浅层学习主要关注涉及简单分类和模式识别的任务。它涉及少量输入变量，通常使用简单的算法。浅层学习常用于情感分析、语音识别和图像分类等任务的交互设计中。
另一方面，深度学习是一种复杂的基于神经网络的学习技术，具有学习和处理大量数据的能力。它可以比浅层学习更有效地处理复杂的模式和大数据集。深度学习通常用于复杂交互设计系统中的自然语言处理、图像和语音识别等任务。它比浅层学习更复杂，需要更多的计算能力，但它可以提供更准确的结果。
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