instruction: Miben különbözik a mélytanulás a gépi tanulástól?
output: A mélytanulás a gépi tanulás egy részhalmaza, amely lényegében egy három vagy több réteggel rendelkező neurális hálózat. Ezek a neurális hálózatok megpróbálják szimulálni az emberi agy viselkedését - bár messze nem érik el annak képességeit - azáltal, hogy lehetővé teszik a számítógép számára, hogy az adatokból tanuljon, ahogyan mi is tanulunk a tapasztalatokból.
  
  A mélytanulás és a gépi tanulás közötti különbség leginkább a megoldott problémák típusában és a problémák megoldásához használt megközelítésekben rejlik.
  
  A Deep Learning és a Machine Learning közötti egyik fő különbség a rétegek között van. A Machine Learning algoritmusok általában sekélyek, és nem több mint két rétegből állnak. Míg a Deep Learning algoritmusok három vagy több réteget tartalmaznak, és ezért általában sokkal kifinomultabbak, mint a Machine Learning algoritmusok.
  
  Ráadásul a Deep Learningnek több adatra van szüksége, mint a Machine Learningnek ahhoz, hogy teljes potenciálját kiaknázza. Ez azért van így, mert a Deep Learning algoritmusok nagyobb feldolgozási kapacitással rendelkeznek, és egyre összetettebb viselkedéseket tudnak megtanulni, ahogy egyre több adatot kapnak. A Machine Learning algoritmusoknak viszont megvannak a maguk korlátai, hogy mennyit tud megtanulni az adatokból.
  
  Végül, a Deep Learning algoritmusokkal elvégezhető feladatok sokkal szélesebb körűek, mint a Machine Learning esetében. Míg a Machine Learning olyan feladatokra kiválóan alkalmas, mint az adatok elemzése, előrejelzés és ajánlások készítése, addig a Deep Learning olyan feladatokat képes elvégezni, mint a képfelismerés, beszédfelismerés és természetes nyelvi feldolgozás.
  
  Összefoglalva, a Deep Learning a Machine Learning egy alcsoportja, amely összetettebb problémákat old meg, és ehhez több adatra van szükség. A Machine Learning algoritmusok általában sekélyebbek, mint a Deep Learning algoritmusok, és korlátozottak lehetnek abban, hogy mennyit tudnak tanulni az adatokból.