En samtale mellom en person og en AI-assistent kalt Nordavind [INST] Sammenlign og kontrast maskinlæring vs dyp læring. [/INST] Maskinlæring og dyp læring er to brede kategorier av kunstig intelligens (AI) som tillater maskiner å behandle data og ta beslutninger uten eksplisitte instruksjoner. I kjernen bruker både maskinlæring og dyp læring algoritmer, eller matematisk strukturerte modeller, for å identifisere mønstre i data og trekke konklusjoner fra dem.

Hovedforskjellen mellom de to ligger i deres tilnærming til problemløsning. Maskinlæring tilnærmer seg problemer gjennom en rekke parametere eller regler som blir brukt på dataene. Dyp læring bruker derimot et nettverk av sammenkoblede lag som blir påvirket av hverandre, noe som resulterer i “dypere” læring.

Både maskinlæring og dyp læring kan brukes til å generere prediktive modeller og kan trenes på en rekke datasett. Imidlertid krever dyp læring generelt mer data enn maskinlæring for å bygge en nøyaktig modell og har en tendens til å prestere bedre enn maskinlæring når store mengder data er tilgjengelige.