मशीन लर्निंग बनाम डीप लर्निंग की तुलना करें और इसके विपरीत करें।
यदि हम मशीन लर्निंग की बात करें तो यह एक ऐसा कम्प्यूटर विज्ञान है जो एक स्थायी और निर्दिष्ट टास्क को पूरा करने के लिए सोचता है। इसमें, हम एक अल्गोरिथ्म का उपयोग करते हैं जो कि प्रदत्त डेटा में पैटर्न या संबंधों की खोज करता है और फिर हम उन पैटर्नों या संबंधों को सीखते हैं और उन्हें उपयोग करते हुए टास्क को पूरा करते हैं।

दूसरी ओर, डीप लर्निंग एक ऐसा मशीन लर्निंग है जो एक बहुत बड़ी कम्प्यूटर नेटवर्क का उपयोग करते हुए अधिक संशोधित और समझदार फ़ंक्शनलिटी की प्राप्ति करता है। इसमें, हम नेटवर्क का अनुभव और डेटा सेट का उपयोग करते हुए पैटर्नों और फंक्शनलिटी को सीखते हैं।

अब, इन दोनों के बीच अंतर की बात करें, तो मशीन लर्निंग धीमे गति से सीखता है और एक ही पुनर्गठन वाले प्रशिक्षण और परीक्षण सेट का उपयोग करता है। वहीं डीप लर्निंग में, हम नेटवर्क को अधिक संशोधित और समझदार बनाने के लिए बहुत बड़े डेटा सेट का उपयोग करते हैं।

दूसरी ओर, इन दोनों के अतिरिक्त, उनके प्रयोगों की बात करें, तो मशीन लर्निंग को आमतौर पर छोटे से डेटा सेट के लिए प्रयोग किया जाता है जो एक स्थायी टास्क के लिए था। वहीं, डीप लर्निंग को बड़े से बड़े डेटा सेट के लिए उपयोग किया जाता है जो एक सामान्य परिवर्तन वाले टास्क के लिए था।

इन सब विवरणों के आधार पर, हम कह सकते हैं कि मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग दोनों एक तरह के मशीन लर्निंग हैं, लेकिन उन दोनों में मुख्य अंतर है।