instruction: Mi a különbség a gépi tanulás és a mélytanulás között?
output: A gépi tanulás és a mélytanulás egyaránt a mesterséges intelligencia olyan formái, amelyek az adatokból való tanulást foglalják magukban, de van néhány alapvető különbség a kettő között.
  
  A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egy széles területe, amely algoritmusok segítségével mintákat talál és előrejelzéseket készít az adatok alapján. Ezek az algoritmusok lehetnek felügyeltek, amikor a kívánt kimenet ismert, és az algoritmust címkézett példák segítségével képzik ki, vagy felügyelet nélküliek, amikor a kívánt kimenet ismeretlen, és az algoritmusnak magának kell mintákat és kapcsolatokat találnia az adatokban.
  
  A mélytanulás a gépi tanulás egy olyan részhalmaza, amely a neurális hálózatok használatára összpontosít, amelyek az emberi agy felépítése és működése által inspirált algoritmusok. Ezek a neurális hálózatok több rétegből állhatnak, ami lehetővé teszi számukra, hogy összetett kapcsolatokat és mintákat modellezzenek az adatokban. A mélytanulás különösen hatékony az olyan feladatokban, mint a kép- és beszédfelismerés, ahol a hagyományos gépi tanulási algoritmusok nehezen boldogulnak.
  
  Összefoglalva, a gépi tanulás és a mélytanulás közötti fő különbség az, hogy a mélytanulás a gépi tanulás egy alcsoportja, amely több réteggel rendelkező neurális hálózatokat használ az adatokban lévő összetett kapcsolatok megtalálására, míg a gépi tanulás egy szélesebb terület, amely az algoritmusok szélesebb körét használhatja az adatokból való tanuláshoz.