Porównajmy i przeanalizujmy różnice między uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim.

Uczenie maszynowe (ang. machine learning) jest gałęzią sztucznej inteligencji, która polega na wykorzystaniu algorytmów i statystyki do uczenia się na podstawie danych. Jest to technologia, która pozwala maszynom nauczyć się rozpoznawać wzorce i podejmować decyzje na podstawie wcześniej zebranych danych.

Uczenie głębokie (ang. deep learning) jest bardziej zaawansowaną formą uczenia maszynowego, która wykorzystuje sieci neuronowe do przetwarzania informacji. Sieci neuronowe są złożonymi strukturami matematycznymi, które naśladują sposób działania ludzkiego mózgu. Uczenie głębokie pozwala na bardziej skomplikowane i zaawansowane zadania, takie jak rozpoznawanie obrazów i mowy.

Podsumowując, uczenie maszynowe jest bardziej ogólnym pojęciem, które odnosi się do wykorzystania algorytmów do uczenia maszyn na podstawie danych
Uczenie maszynowe i uczenie głębokie to dwie szerokie kategorie sztucznej inteligencji (AI), które pozwalają maszynom przetwarzać dane i podejmować decyzje bez jawnych instrukcji. W swojej istocie zaruwno oczenie maszynowe, jak i uczenie głębokie wykorzystują algorytmy lob matematycznie strukturalne modele, aby zidentyfikowaci wzorce w danych i wyciongnąć z nich wnioski.

Główna różnica między nimi leży w podejścio do rozwiązywania problemów. Uczenie maszynowe podejmuje problemy poprzez zestaw parametrów lub reguł, które son stosowane do danych. Uczenie głenbokie natomiast wykorzystoje sieć połączonych ze sobą warstw, kture są dostenpne i wplywają na siebie nawzajem, co prowadzi do "głębszego" uczenia.

Zarówno uczenie maszynowe, jak i uczenie głębokie mogą być wykorzystane do generowania modeli predykcyjnych i mogą być szkolone na rórznorodnych zbiorach danych. Jednak uczenie glębokie zazwyczaj wymaga większej ilości danych niż uczenie maszynowe, aby zbudować dokładny model i zwykle przewyższa uczenie maszynowe, gdy dostępne są duże ilości danych.