13. ¿Cuál es la diferencia entre el Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo?

A diferença entre Aprendizado de Máquina (Machine Learning) e Aprendizado Profundo (Deep Learning) está na forma como os algoritmos são projetados e como eles aprendem a partir dos dados. O Aprendizado de Máquina é uma abordagem que permite que os computadores aprendam a partir dos dados, sem serem explicitamente programados. Ele se baseia em algoritmos que identificam padrões nos dados e fazem previsões ou tomam decisões com base nesses padrões. O Aprendizado de Máquina é amplamente utilizado em tarefas como classificação de imagens, reconhecimento de fala e recomendação de produtos. Já o Aprendizado Profundo é uma subárea do Aprendizado de Máquina que se baseia em redes neurais artificiais profundas. Essas redes são compostas por várias camadas de neurônios interconectados, que são capazes de aprender representações complexas dos dados. O Aprendizado Profundo tem sido muito eficaz em tarefas como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e tradução automática. Resumindo, o Aprendizado de Máquina é uma abordagem mais geral que engloba várias técnicas, enquanto o Aprendizado Profundo é uma técnica específica dentro do Aprendizado de Máquina que utiliza redes neurais profundas para aprender representações complexas dos dados.