 Makine öğrenimi ile derin öğrenmeyi karşılaştırın ve karşılaştırın.
Makine öğrenimi ve derin öğrenme, makinelerin verileri işlemesine ve açık talimatlar olmadan kararlar almasına olanak tanıyan iki geniş Yapay Zeka (AI) kategorisidir. Temelde, hem makine öğrenimi hem de derin öğrenme, verilerdeki kalıpları belirlemek ve bunlardan sonuçlar çıkarmak için algoritmaları veya matematiksel olarak yapılandırılmış modelleri kullanır. İkisi arasındaki temel fark, problem çözme yaklaşımlarında yatmaktadır. Makine öğrenimi, sorunlara verilere uygulanan bir dizi parametre veya kural aracılığıyla yaklaşır. Öte yandan, derin öğrenme, "daha derin" öğrenme ile sonuçlanan ve birbirlerinden etkilenen ve erişilen birbirine bağlı katmanlardan oluşan bir ağ kullanır. Hem makine öğrenimi hem de derin öğrenme, tahmine dayalı modeller oluşturmak için kullanılabilir ve çeşitli veri kümeleri üzerinde eğitilebilir. Bununla birlikte, derin öğrenme, doğru bir model oluşturmak için genellikle makine öğreniminden daha fazla veri gerektirir ve büyük miktarda veri mevcut olduğunda makine öğreniminden daha iyi performans gösterme eğilimindedir.