Pembelajaran dangkal terutama berfokus pada tugas-tugas yang melibatkan klasifikasi sederhana dan pengenalan pola. Ini melibatkan sejumlah kecil variabel input dan biasanya menggunakan algoritma langsung. Pembelajaran dangkal sering digunakan dalam desain interaksi untuk tugas-tugas seperti analisis sentimen, pengenalan ucapan, dan klasifikasi gambar.
Di sisi lain, Deep Learning adalah teknik pembelajaran berbasis jaringan syaraf kompleks yang memiliki kemampuan untuk mempelajari dan mengolah data dalam jumlah besar. Itu dapat menangani pola yang kompleks, dan kumpulan data besar lebih efektif daripada pembelajaran dangkal. Pembelajaran mendalam sering digunakan untuk tugas-tugas seperti pemrosesan bahasa alami, pengenalan gambar dan ucapan dalam sistem desain interaksi yang kompleks. Ini lebih kompleks dan membutuhkan lebih banyak daya komputasi daripada pembelajaran dangkal, tetapi dapat memberikan hasil yang lebih akurat.
Tanggal penerbitan: