instruction: Ismertesse a gépi és a mélytanulás közötti különbségeket
output: A gépi tanulás és a mélytanulás egyaránt a mesterséges intelligencia részterületei, a mélytanulás pedig a gépi tanulás egy részhalmaza. Mindkét technológia lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy adatokból tanuljanak, és idővel javítsák teljesítményüket. Van azonban néhány alapvető különbség a kettő között.
  
  A gépi tanulási algoritmusokat úgy tervezték, hogy adatokból tanuljanak, és az adatok alapján jóslatokat vagy döntéseket hozzanak. Ezek az algoritmusok három fő kategóriába sorolhatók - felügyelt, felügyelet nélküli és megerősítő tanulás -, és gyakran használják őket olyan feladatokra, mint az osztályozás, a regresszió, a klaszterezés és az anomália-felismerés. A gépi tanulási algoritmusokhoz jellemzőkivonatolásra van szükség, ahol az adatokat a lehető legjobban reprezentáló releváns jellemzőket választják ki és táplálják a gépi tanulási modellekbe.
  
  A mélytanulás viszont a gépi tanulás egy olyan típusa, amely több réteggel rendelkező neurális hálózatokat használ. Ezek a rétegek képesek a jellemzők automatikus tanulására az adatokból, manuális jellemző-kivonatolás nélkül. A mélytanulási algoritmusok nagy mennyiségű adatot tudnak kezelni, és képesek összetett mintákat vagy kapcsolatokat megtanulni, így olyan feladatokra alkalmasak, mint a kép- és beszédfelismerés, a természetes nyelvfeldolgozás és a számítógépes látás.
  
  Összefoglalva, a gépi tanulás és a mélytanulás közötti fő különbség az adatokból való tanulás megközelítése. A gépi tanulási algoritmusok gyakran emberi beavatkozást igényelnek a releváns jellemzők kiválasztásához, míg a mélytanulási algoritmusokat úgy tervezték, hogy automatikusan tanuljanak jellemzőket a nyers adatokból. A mélytanulási modellek bonyolultabb adatokat és feladatokat is képesek kezelni, de gyakran nagyobb mennyiségű adatot és számítási teljesítményt igényelnek a hatékony betanításhoz.