Quelles sont les principales différences entre l'apprentissage en profondeur et les modèles d'apprentissage automatique traditionnels ?
 Les principales différences entre l'apprentissage en profondeur et les modèles d'apprentissage automatique traditionnels sont les niveaux d'abstraction qu'ils utilisent. Les modèles d'apprentissage en profondeur suppriment le besoin d'ingénierie des fonctionnalités en créant des couches hiérarchiques d'abstraction et en traitant les données brutes pour extraire des modèles, tandis que les modèles d'apprentissage automatique traditionnels nécessitent l'utilisation de fonctionnalités artisanales. De plus, les modèles d'apprentissage en profondeur sont plus précis que les modèles d'apprentissage automatique traditionnels.