 Makine öğrenimi modeli ile derin öğrenme modeli arasındaki farkları açıklayın.
Makine öğrenimi modeli, deneyimlerden öğrenmek ve tahminler yapmak için verileri kullanan bir bilgisayar programıdır. Çeşitli görevler için yeni verilere uygulanabilecek modeller oluşturmak için veritabanları ve veri bilimcileri gibi farklı kaynaklardan girdi alabilir. Öte yandan derin öğrenme modeli, makine öğreniminin temel kavramlarını temel alır, ancak büyük hacimli verilere vurgu yapar. Derin öğrenme modelleri, büyük veri kümelerinden öğrenmek ve ardından geleneksel makine öğrenimi modellerinden daha iyi tahminler çıkarmak için sinir düğümleri ve katmanları ağlarını kullanır. Derin öğrenme modelleri daha güçlüdür çünkü yalnızca bireysel özellikleri tanımlamak yerine kalıpları ve korelasyonları tanıyarak öğrenebilirler.