 เปรียบเทียบความแตกต่างระหว่างแมชชีนเลิร์นนิงกับการเรียนรู้เชิงลึก
การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกเป็นปัญญาประดิษฐ์ (AI) สองประเภทกว้าง ๆ ที่ช่วยให้เครื่องจักรประมวลผลข้อมูลและตัดสินใจโดยไม่ต้องมีคำแนะนำที่ชัดเจน โดยพื้นฐานแล้ว ทั้งแมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึกใช้อัลกอริทึมหรือแบบจำลองที่มีโครงสร้างทางคณิตศาสตร์ เพื่อระบุรูปแบบในข้อมูลและสรุปผลจากรูปแบบเหล่านั้น ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างทั้งสองอยู่ที่แนวทางการแก้ปัญหา แมชชีนเลิร์นนิงเข้าถึงปัญหาผ่านชุดของพารามิเตอร์หรือกฎที่ใช้กับข้อมูล ในทางกลับกัน การเรียนรู้เชิงลึกจะใช้เครือข่ายเลเยอร์ที่เชื่อมต่อถึงกันซึ่งเข้าถึงและมีอิทธิพลซึ่งกันและกัน ทำให้เกิดการเรียนรู้ที่ "ลึกขึ้น" ทั้งแมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึกสามารถใช้เพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์และสามารถฝึกฝนในชุดข้อมูลที่หลากหลายได้ อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปการเรียนรู้เชิงลึกต้องการข้อมูลมากกว่าการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างแบบจำลองที่แม่นยำและมีแนวโน้มที่จะมีประสิทธิภาพดีกว่าการเรียนรู้ของเครื่องเมื่อมีข้อมูลจำนวนมาก