समझाएं कि डीप लर्निंग मॉडल और पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडल में क्या अंतर है।
डीप लर्निंग मॉडल और पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडल दोनों मशीन लर्निंग के ही रूप हैं, लेकिन इनमें अंतर होता है।

पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडल में, एक अल्गोरिथम के द्वारा एक मॉडल को सीखाया जाता है। इस मॉडल में, दिए गए फ़ीचर वैक्तिक और तार्किक संबंधों को समझने के लिए संग्रहीत किया जाता है। यह मॉडल संभवतः एकल एक्सीडेट संबंधों को संबोधित कर सकता है, लेकिन समझदार फैसलों लेने के लिए इसमें बहुत सारी डिरेक्टिव की आवश्यकता होती है।

अतिरिक्त गहनता के लिए, डीप लर्निंग मॉडल कंप्यूटर न्यूरॉन के समूहों को समझने और सीखने की क्षमता से प्रभावित होते हैं, जो एक संवेदनशील मानव दिमाग की तुलना में अधिक उत्तेजनाप्रद होते हैं। डीप लर्निंग मॉडल में, संग्रहीत फीचर सामग्री डिग्री-फ्री रूप से होती है ताकि इसे निर्धारित संबंधों और पैटर्न में आसानी से व्यवस्थित किया जा सके।

एक और विषय है कि पारंपरिक मशीन लर्निंग को संभवतः छोटी डेटासेट्स पर अधिक लाभदायक माना जाता है, जबकि डीप लर्निंग मॉडल बहुत बड़े साइज़ वाले डेटासेट पर अधिक महान नतीजों के साथ काम करते हैं।

सार्वजनिक स्तर पर देखा जाए तो, डीप लर्निंग मॉडल दोनों संभवतः पारंपरिक मशीन लर्निंग और स्पष्टता में महान परिवर्तन है जो मॉडल की सामग्री को अधिक सार्थक बनाता है।