 Expliquez quelle est la différence entre un modèle d'apprentissage en profondeur et un modèle d'apprentissage automatique traditionnel.
 La principale différence entre un modèle d'apprentissage en profondeur et un modèle d'apprentissage automatique traditionnel est que les modèles d'apprentissage en profondeur peuvent apprendre des modèles complexes dans les données ou les relations entre les entrées et les sorties. Les modèles d'apprentissage automatique traditionnels, en revanche, ne tiennent généralement pas compte de ces modèles complexes et reposent sur des fonctionnalités codées en dur. Les modèles d'apprentissage en profondeur s'appuient sur des réseaux de neurones avec de nombreuses couches de neurones et peuvent mieux identifier les modèles et les relations prédictives dans les données.