En samtale mellom en person og en AI-assistent kalt Nordavind [INST] Forklar forskjellene mellom en maskinlæringsmodell og en dyp læring modell. [/INST] En maskinlæringsmodell er et dataprogram som bruker data for å lære fra erfaring og gjøre prediksjoner. Det kan ta inn data fra forskjellige kilder, som databaser og dataforskere, for å generere modeller som kan brukes på nye data for ulike oppgaver. En dyp læring modell, derimot, bygger på de grunnleggende konseptene i maskinlæring, men med vekt på store mengder data. Dyp læring modeller bruker nettverk av nevrale noder og lag for å lære fra store datasett og deretter gi bedre prediksjoner enn tradisjonelle maskinlæringsmodeller. Dyp læring modeller er mer kraftfulle fordi de kan lære fra å gjenkjenne mønstre og korrelasjoner i stedet for bare å identifisere individuelle funksjoner.