Алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения имеют свои особенности и отличия в создании финансовых прогнозов. 69

Алгоритмы машинного обучения используют разнообразные методы, такие как линейная регрессия и метод опорных векторов, которые часто ограничиваются небольшим числом слоёв. 6 Они способны обучаться по заранее запрограммированным заданным критериям и могут быть эффективны с небольшими объёмами данных. 9

Глубокое обучение оперирует глубокими нейронными сетями, создающими сложную иерархию признаков. 6 Этот подход стремится имитировать работу человеческого мозга в обработке и анализе данных. 6 Глубокое обучение способно автоматически извлекать признаки на разных уровнях абстракции, что позволяет моделям обучаться более сложным представлениям. 6 Для эффективного обучения глубокому обучению чаще требуются большие объёмы данных из-за большого числа параметров. 6

Таким образом, выбор между этими подходами зависит от конкретной задачи, доступных ресурсов и требований к точности модели. 6