دو شاخه اصلی هوش مصنوعی، ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ هستند. تفاوت اصلی بین این دو در عمق مدل قرار دارد. ماشین لرنینگ از مدل‌های ساده‌تر استفاده می‌کند، در حالی که دیپ لرنینگ از شبکه‌های عصبی عمیق با تعداد لایه‌های بیشتر استفاده می‌کند. دیپ لرنینگ به دلیل پیچیدگی مدل‌ها و تعداد لایه‌های زیاد، نیاز به حجم بالایی از داده دارد. ماشین لرنینگ بر اساس ویژگی‌های دستیابی به داده‌ها عمل می‌کند، در حالی که دیپ لرنینگ قابلیت خودکار استخراج ویژگی‌های پیچیده را دارد. دیپ لرنینگ به خوبی در پردازش تصویر و صدا جواب می‌دهد، در حالی که ماشین لرنینگ برای مسائلی که دارای ویژگی‌های پیچیده هستند، ممکن است کمتر مؤثر باشد.
کاربرد های ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ چیست؟
ماشین لرنینگ در ترجمه ماشینی، تحلیل متن، خلاصه‌سازی متن، و پردازش زبان‌های طبیعی به کار می‌رود و در تشخیص اشیاء و افراد در تصاویر، تشخیص چهره، و تصویربرداری پزشکی نیز بسیار مؤثر است. همچنین، در تجارت و بازاریابی، از قابلیت‌هایی مانند پیش‌بینی رفتار مشتریان و تحلیل بازار و رقابت بهره می‌برد. در زمینه بانکداری و مالی نیز از ماشین لرنینگ برای تصمیم‌گیری درباره اعتبار و ریسک، تحلیل بازار سهام، و پیش‌بینی قیمت‌ها و کاهش تقلب در تراکنش‌های مالی استفاده می‌شود. در مهندسی صنایع نیز، ماشین لرنینگ برای بهینه‌سازی زنجیره تأمین و مدیریت موجودی به کار می‌رود.
دیپ لرنینگ، یا یادگیری عمیق، از شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌کند تا توانایی ماشین‌ها را برای انجام وظایف پیچیده افزایش دهد. این تکنولوژی در زمینه‌های مختلفی از جمله پزشکی، صنعت، حمل و نقل، امور مالی و سرگرمی کاربرد دارد. به عنوان مثال، در تشخیص چهره و اشیاء، دیپ لرنینگ عملکرد بسیار دقیقی دارد. همچنین در ترجمه متن، تبدیل گفتار به متن، و بسیاری از حوزه‌های دیگر نیز استفاده می‌شود.
