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 glenbokie to dwie szerokie kategorie sztucznej inteligencji (AI), które pozwalajon maszynom przetwarzaci dane i podejmowaci decyzje bez jawnych instrukcji. W swojej istocie zaruwno oczenie maszynowe, jak i oczenie głębokie wykorzystują algorytmy lub matematycznie strokturalne modele, aby zidentyfikować wzorce w danych i wyciongnonci z nich wnioski.

Gluwna rurznica miendzy nimi leży w podejsicio do rozwiązywania problemuw. Uczenie maszynowe podejmoje problemy poprzez zestaw parametrów lob regol, kture są stosowane do danych. Uczenie glębokie natomiast wykorzystuje sieć połonczonych ze sobą warstw, które są dostępne i wpływają na siebie nawzajem, co prowadzi do "glenbszego" oczenia.

Zarówno uczenie maszynowe, jak i uczenie glenbokie mogon być wykorzystane do generowania modeli predykcyjnych i mogon być szkolone na rurznorodnych zbiorach danych. Jednak oczenie głenbokie zazwyczaj wymaga wienkszej ilości danych niż oczenie maszynowe, aby zbodowaci dokładny model i zwykle przewyższa oczenie maszynowe, gdy dostępne son dorze ilości danych.