پردازش دادهها: یکی از تفاوتهای مهم بین سرورهای ML و DL در نحوه پردازش دادهها است. در ML، معمولاً از ویژگیهای دستی استخراج شده و به مدل داده میشود. این ویژگیها میتوانند توسط کارشناسان داده یا الگوریتمهای خاصی استخراج شوند. در مقابل، در DL، مدلها توانمندی بالایی در استخراج ویژگیهای پیچیده از دادهها دارند و نیاز به استخراج دستی ویژگیها کمتر است. این به عنوان یکی از اصول اصلی "یادگیری تمثیلی" در DL شناخته میشود.
تعامل با دادههای غیرساختاری: DL به دلیل استفاده از شبکههای عصبی عمیق، قابلیت بهتری در تعامل با دادههای غیرساختاری را دارد. این دادهها میتوانند اطلاعاتی مانند تصاویر، صدا، متن، و حتی دادههای حسگرهای اینترنت اشیا (IoT) باشند. در ML، تعامل با این نوع دادهها ممکن است به دلیل ساختار سادهتر مدلها محدودتر باشد.
پیچیدگی مدل: DL با استفاده از شبکههای عصبی عمیق با معماری پیچیدهتری کار میکند که به توانایی انجام مسائل پیچیده و تشخیص الگوهای عمیقتر منجر میشود. این مدلها اغلب شامل لایههای بسیار زیادی هستند که به طور خودکار و به صورت سلسلهمراتبی ویژگیهای مختلف را استخراج میکنند. در حالی که ML مدلهای سادهتری دارد که ممکن است در برخی از وظایف کارایی مناسبی ارائه دهند.
مناسب برای وظایف خاص: ML به خاطر ساختار سادهتر و کمپیچیدهتر مدلها، برای برخی از وظایف خاص مانند پیشبینی تقاضا، تصمیمگیری در بازار، و مسائل کلاسیک مانند کاهش ابعاد و استخراج ویژگیها مناسب است. به عنوان مثال، در تشخیص اسپم ایمیلها یا پیشبینی قیمتها، این مدلها ممکن است بهترین انتخاب باشند.
