L'apprendimento superficiale è un tipo di apprendimento automatico che utilizza algoritmi più facili da addestrare per apprendere modelli più semplici nei dati. Richiede meno dati e potenza di calcolo rispetto al deep learning e si concentra sull'apprendimento di modelli predefiniti o noti nei dati. Tali algoritmi vengono utilizzati per affrontare problemi che non devono adattarsi rapidamente ai dati. Il deep learning, d'altra parte, è un tipo di apprendimento automatico che utilizza più livelli di reti neurali artificiali (ANN) per apprendere modelli più complessi nei dati. In genere offre prestazioni migliori rispetto agli algoritmi di apprendimento superficiale, poiché può apprendere da più dati e apprendere modelli più generalizzabili. Il deep learning può anche dedurre informazioni utili da dati non etichettati e può gestire attività complesse come il riconoscimento di immagini e parlato.
Spiegare i concetti di apprendimento superficiale e apprendimento profondo.