تفاوت بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو اشکال هوش مصنوعی هستند که شامل یادگیری از داده‌ها می‌شوند، اما تفاوت‌های کلیدی بین این دو وجود دارد.

یادگیری ماشین یک حوزه گسترده از هوش مصنوعی است که شامل استفاده از الگوریتم‌ها برای یافتن الگوها و انجام پیش‌بینی‌ها بر اساس داده‌ها است. این الگوریتم‌ها می‌توانند نظارت‌شده باشند، جایی که output مورد نظر شناخته شده است و الگوریتم با استفاده از مثال‌های برچسب‌گذاری شده آموزش داده می‌شود، یا بدون نظارت، جایی که output مورد نظر ناشناخته است و الگوریتم باید الگوها و روابط را در داده‌ها به تنهایی پیدا کند.

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که بر استفاده از شبکه‌های عصبی تمرکز دارد، که الگوریتم‌هایی هستند که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده‌اند. این شبکه‌های عصبی می‌توانند لایه‌های زیادی داشته باشند و به آن‌ها اجازه می‌دهند روابط و الگوهای پیچیده‌ای را در داده‌ها مدل‌سازی کنند. یادگیری عمیق به ویژه برای وظایفی مانند تشخیص تصویر و گفتار مؤثر است، جایی که الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی ممکن است مشکل داشته باشند.

به طور خلاصه، تفاوت اصلی بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق این است که یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد برای یافتن روابط پیچیده در داده‌ها استفاده می‌کند، در حالی که یادگیری ماشین یک حوزه گسترده‌تر است که می‌تواند از طیف وسیع‌تری از الگوریتم‌ها برای یادگیری از داده‌ها استفاده کند.