L'apprendimento profondo e l'apprendimento superficiale sono due tipi di algoritmi di apprendimento utilizzati nell'intelligenza artificiale (AI). Gli algoritmi di deep learning sono composti da più strati di unità di elaborazione non lineari, ognuno dei quali è costituito da molti nodi. Questo tipo di architettura consente livelli più elevati di astrazione e rappresentazione nascosta che consentono di svolgere compiti più complessi rispetto agli algoritmi di apprendimento superficiale che hanno un singolo livello di unità di elaborazione. L'apprendimento profondo è stato utilizzato per risolvere compiti complessi come il riconoscimento di immagini e il rilevamento di oggetti, mentre l'apprendimento superficiale viene utilizzato per risolvere compiti più semplici come la categorizzazione o la classificazione.
Confronto tra apprendimento profondo e apprendimento superficiale