डीप लर्निंग मॉडल पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडल की तुलना में कई फायदे प्रदान करते हैंः 1. स्वचालित सुविधा इंजीनियरिंगः पारंपरिक मशीन लर्निंग में, मॉडल की सफलता काफी हद तक सुविधाओं के सही सेट को चुनने पर निर्भर करती है, जो काफी समय और विशेषज्ञता ले सकती है। 3. दक्षता और स्केलेबिलिटीः डीप लर्निंग एल्गोरिदम को बड़े डेटा सेटों पर प्रशिक्षित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे वे बड़े मात्रा में डेटा को स्केल करने में अधिक कुशल हो जाते हैं। 4. समय के साथ, मॉडल अधिक सटीक हो जाता है, जिससे डेटा को आगे संसाधित करने की आवश्यकता कम हो जाती है।
पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडल के बजाय डीप लर्निंग मॉडल का उपयोग करने के क्या फायदे हैं?