تفاوت‌های بین یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق را توصیف کنید
یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق هر دو زیرشاخه‌های هوش مصنوعی هستند، که یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است. هر دو فناوری به کامپیوترها امکان می‌دهند از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را در طول زمان بهبود بخشند. با این حال، تفاوت‌های اساسی بین این دو وجود دارد.

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی طراحی شده‌اند تا از داده‌ها یاد بگیرند و بر اساس آن داده‌ها پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند. این الگوریتم‌ها را می‌توان به سه دسته اصلی تقسیم کرد - یادگیری با نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی - و اغلب برای وظایفی مانند طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و تشخیص ناهنجاری استفاده می‌شوند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی نیاز به استخراج ویژگی دارند که در آن ویژگی‌های مرتبطی که داده‌ها را به بهترین شکل ممکن نمایش می‌دهند انتخاب شده و به مدل‌های یادگیری ماشینی تغذیه می‌شوند.

از طرف دیگر، یادگیری عمیق نوعی از یادگیری ماشینی است که از شبکه‌های عصبی با چندین لایه استفاده می‌کند. این لایه‌ها قادر به یادگیری خودکار ویژگی‌ها از داده‌ها بدون نیاز به استخراج ویژگی دستی هستند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند مقادیر زیادی از داده‌ها را پردازش کنند و قادر به یادگیری الگوها یا روابط پیچیده هستند، که آنها را برای وظایفی مانند تشخیص تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر مناسب می‌سازد.

به طور خلاصه، تفاوت اصلی بین یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق در رویکرد یادگیری از داده‌ها است. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی اغلب نیاز به دخالت انسانی برای انتخاب ویژگی‌های مرتبط دارند، در حالی که الگوریتم‌های یادگیری عمیق طراحی شده‌اند تا به طور خودکار ویژگی‌ها را از داده‌های خام یاد بگیرند. مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند داده‌ها و وظایف پیچیده‌تری را مدیریت کنند، اما اغلب نیاز به مقادیر بیشتری از داده‌ها و قدرت محاسباتی برای آموزش مؤثر دارند.