Makine öğrenimi modeli ile derin öğrenme modeli arasındaki farkları açıklayın.
Makine öğrenimi modeli, deneyimlerden öğrenmek ve tahminler yapmak için verileri kullanan bir bilgisayar programıdır. Yeni verilere uygulanabilecek modeller oluşturmak için veritabanları ve veri bilimciler gibi farklı kaynaklardan input alabilir. Derin öğrenme modeli ise makine öğreniminin temel kavramlarını temel alır, ancak büyük hacimli verilere odaklanır. Derin öğrenme modelleri, büyük veri kümelerinden öğrenmek için sinir düğümleri ve katmanlarından oluşan ağları kullanır ve daha sonra geleneksel makine öğrenimi modellerinden daha iyi tahminler üretir. Derin öğrenme modelleri daha güçlüdür çünkü yalnızca bireysel özellikleri tanımlamak yerine kalıpları ve bağıntıları tanıyarak öğrenebilirler.