Srovnání a kontrast strojového učení a hlubokého učení.
Strojové učení a hluboké učení jsou dvě široké kategorie Umělé inteligence (AI), které umožňují strojům zpracovávat data a rozhodovat se bez explicitních instrukcí. V jádru oba přístupy, strojové učení a hluboké učení, využívají algoritmy nebo matematicky strukturované modely k identifikaci vzorů v datech a k vyvozování závěrů z nich.

Hlavní rozdíl mezi nimi spočívá v jejich přístupu k řešení problémů. Strojové učení přistupuje k problémům prostřednictvím sady parametrů nebo pravidel, která jsou aplikována na data. Naopak hluboké učení využívá síť vzájemně propojených vrstev, které jsou přístupné a ovlivňovány navzájem, což vede k "hlubšímu" učení.

Jak strojové učení, tak hluboké učení mohou být použity k vytváření prediktivních modelů a mohou být trénovány na různých souborech dat. Nicméně hluboké učení obvykle vyžaduje více dat než strojové učení k vytvoření přesného modelu a obvykle předčí strojové učení, pokud jsou k dispozici velké množství dat.