Le principali differenze tra il deep learning e i tradizionali modelli di machine learning sono i livelli di astrazione che impiegano. I modelli di deep learning eliminano la necessità di ingegneria delle funzionalità creando livelli gerarchici di astrazione ed elaborando dati grezzi per estrarre modelli, mentre i tradizionali modelli di machine learning richiedono l'uso di funzionalità create a mano. Inoltre, i modelli di deep learning sono più accurati dei tradizionali modelli di machine learning.
Quali sono le principali differenze tra il deep learning e i tradizionali modelli di machine learning?