मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में अंतर (Difference between ML and DL)

 

डीप लर्निंग (Deep Learning), मशीन लर्निंग की एक उपशाखा है। इसमें अनेक स्तरों वाले कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके जटिल प्रतिरूप सीखे जाते हैं।

आधार	मशीन लर्निंग	डीप लर्निंग
संबंध	व्यापक तकनीकी क्षेत्र	मशीन लर्निंग की उपशाखा
प्रमुख विधियाँ	निर्णय वृक्ष, प्रतिगमन, SVM आदि	गहरे तंत्रिका नेटवर्क
डेटा की आवश्यकता	कुछ विधियाँ कम डेटा पर भी उपयोगी हो सकती हैं	जटिल कार्यों में अक्सर अधिक डेटा लाभकारी होता है
विशेषताओं का चयन	कई विधियों में मानवीय विशेषता-निर्माण महत्त्वपूर्ण	मॉडल अनेक विशेषताएँ स्वतः सीख सकता है
संगणकीय संसाधन	एल्गोरिदम के अनुसार कम या अधिक	बड़े मॉडल के लिए अक्सर अधिक संसाधन
उपयोग	पूर्वानुमान, वर्गीकरण, समूहकरण	चित्र, वाणी, भाषा और जनरेटिव मॉडल

उदाहरण के लिए, शब्दों की आवृत्ति के आधार पर हिंदी पाठ को समाचार, कहानी या निबंध की श्रेणी में बाँटने के लिए पारंपरिक मशीन लर्निंग उपयोगी हो सकती है। वहीं, संदर्भ, वाक्य संरचना और शब्दों के जटिल संबंधों को सीखने के लिए डीप लर्निंग आधारित भाषा मॉडल का उपयोग किया जा सकता है।