مقایسه و مقایسه یادگیری ماشین با یادگیری عمیق.
یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو زیرمجال هوش مصنوعی هستند که هدف آن آموزش ماشین ها برای تشخیص الگوها و تصمیم گیری با داده های ورودی است. این روش ها با ایجاد تغییرات در بسیاری از صنایع، کامپیوترها را قادر به انجام کارهایی که قبلاً فقط توسط انسان ها ممکن بود، تبدیل به یک انقلاب کرده اند. با این حال، تفاوت های قابل توجهی بین این دو رویکرد وجود دارد. یادگیری ماشین یک اصطلاح جامع است که شامل طیف گسترده ای از تکنیک های ساخت مدل هایی است که می توانند از داده ها یاد بگیرند. این تکنیک ها شامل بازگشت خطی، درختان تصمیم گیری، پشتیبانی ماشین های بردار و موارد دیگر است. به طور معمول یک مدل یادگیری ماشین با تنظیم پارامترهای داخلی آن در یک مجموعه داده ها آموزش داده می شود تا اشتباه پیش بینی های آن را به حداقل برساند. یک بار آموزش دیده، مدل می تواند برای انجام پیش بینی در کارهای جدید داده ها استفاده شود. یادگیری ماشین برای مدل هایی که رابطه بین ورودی