Makine Öğrenimi (ML) ve Derin Öğrenme (DL) arasındaki temel farklar şunlardır: Çalışma Şekli: ML, verilerden öğrenerek karar verir. DL, yapay sinir ağları kullanarak çalışır. Gereken Veri Miktarı: ML, daha az veriyle çalışabilir. DL, büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar. Örnek Kullanım: ML, film öneri sistemleri ve spam filtrelerinde kullanılır. DL, otonom araçlar ve yüz tanıma sistemlerinde kullanılır. İşlem Gücü: ML, daha az işlemci gücü gerektirir. DL, güçlü GPU'lar gerektirir. Hedeflenen Kullanım Örnekleri: ML, yapılandırılmış ve etiketlenmiş verilerle yürütülen iyi tanımlanmış görevler için idealdir. DL, makinelerin yapılandırılmamış verileri anlamlandırmasını gerektiren karmaşık görevler için idealdir. Derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt kümesidir.