कृपया एक डीप लर्निंग एल्गोरिथम और एक पारंपरिक मशीन लर्निंग एल्गोरिथम के बीच के अंतरों का संक्षिप्त विवरण प्रदान करें।
डीप लर्निंग एल्गोरिथम एक उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिथम है जो डेटा के साथ काम करता है और स्वयं सीखने की क्षमता होती है। यह मॉडल महत्वपूर्ण तरीके से संदर्भ और सेटिंग डेटा का उपयोग करता है जो इतना बड़ा होता है कि इसे हस्ताक्षर शेष्ट है। यह तकनीक बड़े डेटा सेट के साथ काम करने में योग्य है और इसे गहन उपलब्धियों तक पहुँचने में मदद करता है।

वहीं, पारंपरिक मशीन लर्निंग एल्गोरिथम एक मुख्य तरीके से उन्नत नहीं है और इससे बड़े डेटा सेट का उपयोग करना मुश्किल हो सकता है। इसे संरचित डेटा सेट के साथ काम करने की आवश्यकता होती है जो संबंधित स्पष्टीकरण और मूल्यांकन अंक होने के साथ एक समीकरण फ्रेमवर्क के लिए उपयुक्त होता है।

इसलिए, डीप लर्निंग एल्गोरिथम बड़े डेटा सेट के साथ काम करता है, जबकि पारंपरिक मशीन लर्निंग एल्गोरिथम संरचित डेटा सेट के साथ अधिक उपयुक्त होता है।