Il deep learning e il machine learning sono entrambe tecnologie basate sull'intelligenza artificiale, ma differiscono nel modo in cui elaborano i dati. L'apprendimento automatico si basa su dati numerici come dati strutturati o anche dati non strutturati, mentre l'apprendimento profondo sfrutta le reti neurali a più livelli per elaborare i dati. Gli algoritmi di apprendimento automatico prendono i set di dati, riconoscono i modelli e quindi emettono previsioni. Il deep learning, d'altra parte, si basa su grandi insiemi di dati e algoritmi relativi alle reti neurali che, a loro volta, traggono conclusioni dai dati attraverso le relazioni e le somiglianze tra di loro. Il deep learning è più profondo e più potente dei tipici algoritmi di machine learning, in quanto può rilevare anche le sfumature più sottili e i modelli nascosti dai dati. Inoltre, il deep learning può essere utilizzato per attività più complesse, come l'elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale e la robotica autonoma.
In che modo il deep learning è diverso dal machine learning?