Shpjegoni konceptet e të mësuarit të cekët dhe të të mësuarit të thellë.
Mësimi i cekët është një lloj mësimi makinerie që përdor algoritme më të lehta për të trajnuar për të mësuar modele më të thjeshta në të dhëna. Kërkon më pak të dhëna dhe fuqi llogaritëse në krahasim me mësimin e thellë dhe fokusohet në të mësuarit e modeleve të paracaktuara ose të njohura në të dhëna. Algoritme të tilla përdoren për të adresuar probleme që nuk kanë nevojë të përshtaten shpejt me të dhënat.

Të mësuarit e thellë, nga ana tjetër, është një lloj mësimi i makinerive që përdor shtresa të shumta të rrjeteve nervore artificiale (ANN) për të mësuar modele më komplekse në të dhëna. Zakonisht performon më mirë se algoritmet e mësimit të cekët, pasi mund të mësojë nga më shumë të dhëna dhe të mësojë modele më të përgjithësueshme. Të mësuarit e thellë gjithashtu mund të nxjerrë informacione të dobishme nga të dhënat e paetiketuara dhe mund të trajtojë detyra komplekse si njohja e imazhit dhe e të folurit.