 Expliquer les concepts d'apprentissage superficiel et d'apprentissage en profondeur.
L'apprentissage superficiel est un type d'apprentissage automatique qui utilise des algorithmes plus faciles à former pour apprendre des modèles plus simples dans les données. Il nécessite moins de données et de puissance de calcul que l'apprentissage en profondeur et se concentre sur l'apprentissage de modèles prédéfinis ou connus dans les données. De tels algorithmes sont utilisés pour résoudre des problèmes qui n'ont pas besoin de s'adapter rapidement aux données. \n\nL'apprentissage en profondeur, quant à lui, est un type d'apprentissage automatique qui utilise plusieurs couches de réseaux de neurones artificiels (ANN) pour apprendre des modèles de données plus complexes. Il fonctionne généralement mieux que les algorithmes d'apprentissage superficiel, car il peut apprendre à partir de plus de données et apprendre des modèles plus généralisables. L'apprentissage en profondeur peut également déduire des informations utiles à partir de données non étiquetées et peut gérer des tâches complexes telles que la reconnaissance d'images et de la parole.