التعلم الآلي (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning) هما جزء من مكونات الذكاء الاصطناعي، ولكنهما يختلفان في الطريقة التي يتم بها تحليل ومعالجة البيانات.
يعتمد التعلم الآلي (Machine Learning) على تحليل البيانات وتحديد الأنماط المتكررة، وبناء نماذج تنبؤية تتنبأ بالنتائج المستقبلية بناءً على الأنماط المكتشفة. يتم تدريب النماذج باستخدام البيانات التاريخية المتاحة، ويتم تحسينها بشكل مستمر بمجرد توفير بيانات جديدة.
من ناحية أخرى، يتميز التعلم العميق (Deep Learning) بأنه يقوم بتحليل البيانات باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية، وهي عبارة عن نماذج رياضية مستوحاة من الشبكات العصبية في الدماغ البشري. تتألف هذه الشبكات العصبية من طبقات متعددة، يتم تدريبها بشكل تدريجي للتعرف على الأنماط المعقدة في البيانات، وتستخدم للتحليل والتصنيف والتنبؤ. تعتبر الشبكات العصبية الاصطناعية أساسية في التعلم العميق، وهي تستخدم في مجالات مثل المعالجة الصوتية والتصوير الطبي والتعرف على الصور والكتابة اليدوية وغيرها.
وبشكل عام، يمكن القول إن التعلم العميق هو نوع من التعلم الآلي، حيث يعتمد على النماذج الرياضية المستوحاة من الشبكات العصبية، ويستخدم في تحليل البيانات الأكثر تعقيدًا، بينما يتم استخدام التعلم الآلي في مجالات عديدة، ولكنه يعتمد على الأنماط المتكررة في البيانات المتاحة.
