كيف يختلف التعلم العميق عن التعلم الآلي التقليدي؟

يختلف التعلم العميق (Deep Learning) عن التعلم الآلي التقليدي (Traditional Machine Learning) في أن النماذج التقليدية غالبًا تعتمد على استخراج الميزات يدويًا (Feature Engineering) قبل التدريب، بينما يقوم التعلم العميق باستخراج الميزات تلقائيًا من البيانات عبر الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks – DNNs). كما أن التعلم الآلي التقليدي يستخدم خوارزميات أبسط مثلDecision Trees أو Support Vector Machines (SVMs) ويعمل جيدًا مع مجموعات بيانات صغيرة إلى متوسطة، في حين يحتاج التعلم العميق إلى كميات ضخمة من البيانات (Big Data) وقوة حوسبية عالية (High Computational Power) باستخدامGPUs/TPUs لتحقيق أداء متفوق، خصوصًا في المهام المعقدة مثل الرؤية الحاسوبية (Computer Vision-CV) ومعالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing – NLP).