instruction: A gépi tanulás és a mély tanulás összehasonlítása és szembeállítása.
output: A gépi tanulás és a mélytanulás egyaránt a mesterséges intelligencia olyan részterületei, amelyek célja, hogy a gépeket intelligenssé tegyék azáltal, hogy modelleket képeznek ki, amelyek az adatbevitel alapján felismerik a mintákat vagy döntéseket hoznak. Ezek a módszerek számos iparágat forradalmasítottak, mivel lehetővé tették a számítógépek számára, hogy olyan feladatokat hajtsanak végre, amelyeket korábban csak az emberek tudtak elvégezni. A két megközelítés között azonban van néhány jelentős különbség.
  
  A gépi tanulás egy gyűjtőfogalom, amely az adatokból tanulni képes modellek építésére szolgáló technikák széles skáláját foglalja magában. Ezek közé a technikák közé tartozik a lineáris regresszió, a döntési fák, a támogató vektor gépek és még sok más. Jellemzően egy gépi tanulási modellt egy adathalmazon képeznek ki úgy, hogy a belső paramétereit úgy állítják be, hogy minimalizálják a jóslatok hibáját. A betanítás után a modell új adatokra vonatkozó előrejelzések készítésére használható. A gépi tanulás olyan feladatokra alkalmas, ahol a bemenet és a kimenet közötti kapcsolat viszonylag egyszerű, és matematikai egyenletekkel megragadható.
  
  A mélytanulás viszont a gépi tanulás egy speciális alcsoportja, amely a neurális hálózatok fejlesztésére és képzésére összpontosít. Ezek a hálózatok egymással összekapcsolt csomópontok rétegeiből állnak, és képesek az adatok hierarchikus reprezentációinak automatikus kinyerésére és megtanulására. A mélytanulás nagy mennyiségű adatot és nagy teljesítményű számítási erőforrásokat igényel a modell betanításához. A mélytanulási modellek különösen jók a kép-, beszéd- és szövegfelismeréshez, mivel képesek a bemenetek és kimenetek közötti rendkívül összetett és nem lineáris kapcsolatok megragadására.
  
  Összefoglalva, a gépi tanulás és a mélytanulás az általuk használt modellek összetettségében, a problémák típusában, amelyekre a legjobban alkalmasak, valamint a képzéshez szükséges adatok és számítási erőforrások mennyiségében különböznek. Míg a gépi tanulás a technikák szélesebb körét foglalja magában, a mélytanulás speciálisabb és erőteljesebb bizonyos típusú problémákra.