Un modello di apprendimento automatico è un programma per computer che utilizza i dati per apprendere dall'esperienza e fare previsioni. Può prendere input da diverse fonti, come database e data scientist, per generare modelli che possono essere applicati a nuovi dati per varie attività. Un modello di deep learning, d'altra parte, si basa sui concetti di base dell'apprendimento automatico, ma con un'enfasi su grandi volumi di dati. I modelli di deep learning utilizzano reti di nodi e livelli neurali per apprendere da grandi insiemi di dati e quindi produrre previsioni migliori rispetto ai tradizionali modelli di machine learning. I modelli di deep learning sono più potenti perché possono imparare dal riconoscimento di modelli e correlazioni invece di identificare semplicemente le singole caratteristiche.
Spiegare le differenze tra un modello di machine learning e un modello di deep learning.