El aprendizaje superficial se enfoca principalmente en tareas que involucran clasificación simple y reconocimiento de patrones. Implica una pequeña cantidad de variables de entrada y generalmente utiliza algoritmos sencillos. El aprendizaje superficial se usa a menudo en el diseño de interacción para tareas como el análisis de sentimientos, el reconocimiento de voz y la clasificación de imágenes.
Por otro lado, Deep Learning es una técnica de aprendizaje compleja basada en redes neuronales que tiene la capacidad de aprender y procesar grandes cantidades de datos. Puede manejar patrones complejos y grandes conjuntos de datos de manera más efectiva que el aprendizaje superficial. El aprendizaje profundo se usa a menudo para tareas como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes y de voz en sistemas de diseño de interacción complejos. Es más complejo y requiere más poder computacional que el aprendizaje superficial, pero puede proporcionar resultados más precisos.
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