 Identifiez les principales différences entre l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur et l'exploration de données.
Les principales différences entre Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) et Data Mining (DM) sont les suivantes. ML est un type d'IA qui traite des algorithmes qui peuvent apprendre des données en développant des modèles capables de prédire et de reconnaître des modèles dans les données. DL est un sous-ensemble de ML qui utilise plusieurs couches de réseaux de neurones pour apprendre des données et identifier et classer automatiquement les modèles. DM est le processus d'extraction d'informations significatives à partir de données. Cela implique la collecte, la vérification et l'analyse de grandes quantités de données pour découvrir des modèles et des tendances.