 Yüzeysel öğrenme ve derin öğrenme kavramlarını açıklar.
Sığ öğrenme, verilerdeki daha basit kalıpları öğrenmek için algoritmaları eğitmek için daha kolay kullanan bir makine öğrenimi türüdür. Derin öğrenmeye kıyasla daha az veri ve bilgi işlem gücü gerektirir ve verilerdeki önceden tanımlanmış veya bilinen kalıpları öğrenmeye odaklanır. Bu tür algoritmalar, verilere hızlı bir şekilde uyum sağlaması gerekmeyen sorunları çözmek için kullanılır. Öte yandan derin öğrenme, verilerdeki daha karmaşık kalıpları öğrenmek için çok katmanlı yapay sinir ağları (YSA) kullanan bir makine öğrenimi türüdür. Daha fazla veriden öğrenebildiği ve daha genelleştirilebilir kalıpları öğrenebildiği için genellikle yüzeysel öğrenme algoritmalarından daha iyi performans gösterir. Derin öğrenme ayrıca etiketlenmemiş verilerden yararlı bilgiler çıkarabilir ve görüntü ve konuşma tanıma gibi karmaşık görevlerin üstesinden gelebilir.