A diferença básica entre machine learning e deep learning é que, enquanto os algoritmos de aprendizado de máquina tradicionais são lineares, os algoritmos de aprendizado profundo são empilhados em uma hierarquia de complexidade e abstração crescentes. No deep learning, as redes neurais artificiais são projetadas para aprender e fazer previsões a partir de grandes quantidades de dados, permitindo que o sistema aprenda automaticamente a partir dos exemplos fornecidos. Isso possibilita a extração de características e padrões mais complexos, tornando o deep learning especialmente eficaz em tarefas como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e análise de dados não estruturados.
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