मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग दोनों कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उप-क्षेत्र हैं, लेकिन एआई के लिए इन दो दृष्टिकोणों के बीच कुछ प्रमुख अंतर हैं। डीप लर्निंग एक व्यापक श्रेणी है जो कंप्यूटर को डेटा से सीखने, पैटर्न की पहचान करने और कम से कम स्पष्ट प्रोग्रामिंग के साथ भविष्यवाणी करने में सक्षम बनाने के लिए तकनीकों और एल्गोरिदम की एक विस्तृत श्रृंखला को शामिल करती है। यह दृष्टिकोण मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्यक्षमता से प्रेरित है, जिसमें इंटरकनेक्टेड नोड्स हैं जो बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित कर सकते हैं। डीप लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने के लिए किया जा सकता है, जैसे कि भाषा पहचान, गहरी पहचान और मशीन लर्निंग।
मशीन लर्निंग मॉडल और डीप लर्निंग मॉडल के बीच अंतर की व्याख्या करें।