Explique brevemente a diferencga entre Machine Learning e Deep Learning no contexto financeiro.

Machine Learning (Aprendizado de Máquina) e Deep Learning (Aprendizado Profundo) são subáreas da Inteligência Artificial, mas diferem em complexidade e aplicação. 1. Machine Learning: Refere-se a algoritmos que aprendem a partir de dados e fazem previsões ou classificações. No contexto financeiro, pode ser usado para análise de crédito, detecção de fraudes e previsão de vendas. Os modelos são geralmente mais simples e requerem menos dados. 2. Deep Learning: É uma forma avançada de Machine Learning que utiliza redes neurais profundas, capazes de aprender representações complexas de dados. No setor financeiro, é utilizado em áreas como reconhecimento de padrões em grandes volumes de dados, análise de sentimentos em notícias financeiras e previsão de mercado. Requer mais dados e poder computacional. Em resumo, enquanto o Machine Learning é mais simples e direto, o Deep Learning é mais complexo e poderoso, adequado para tarefas que envolvem grandes quantidades de dados e padrões intricados.