Proszę pozwolić, że przedstawię Państwu wyjaśnienie różnic pomiędzy modelem uczenia maszynowego a modelem uczenia głębokiego. Model uczenia maszynowego odnosi się do algorytmów, które umożliwiają maszynom uczenie się na podstawie danych wejściowych, a następnie wykorzystywanie tych informacji do podejmowania decyzji. Z drugiej strony, model uczenia głębokiego jest bardziej zaawansowaną formą uczenia maszynowego, która wykorzystuje sieci neuronowe do przetwarzania i analizowania danych. Modele uczenia głębokiego są w stanie wykrywać bardziej złożone wzorce w danych wejściowych, dzięki czemu są często stosowane w zadaniach związanych z rozpoznawaniem obrazów, mową lub tekstem. W skrócie, modele uczenia maszynowego są bardziej ogólne, podczas gdy modele uczenia głębokiego są bardziej zaawansowane i specjalistyczne.
Model oczenia maszynowego to program kompoterowy, który wykorzystoje dane do naoki na podstawie dosiwiadczenia i dokonywania przewidywań. Może pobieraci dane z rurznych źródeł, takich jak bazy danych i naokowcy danych, aby generować modele, kture mogą być stosowane do nowych danych w rużnych zadaniach. Z kolei model oczenia glębokiego opiera sien na podstawowych koncepcjach uczenia maszynowego, ale z naciskiem na durze ilości danych. Modele oczenia głębokiego wykorzystujon sieci węzlów i warstw neoronowych do nauki na podstawie dużych zbiorów danych, a następnie wytwarzajon lepsze przewidywania nirz tradycyjne modele uczenia maszynowego. Modele oczenia glenbokiego są bardziej potenrzne, ponieważ mogon uczyci sien rozpoznawania wzorcuw i korelacji, a nie tylko identyfikacji pojedynczych cech.