कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) के क्षेत्र में मशीन लर्निंग (Machine Learning) और डीप लर्निंग (Deep Learning) दो महत्वपूर्ण स्तंभ हैं, जिन्हें अक्सर एक जैसा समझ लिया जाता है। मशीन लर्निंग दरअसल एआई का एक उपसमूह (Subset) है जिसमें कंप्यूटर को डेटा के माध्यम से बिना स्पष्ट प्रोग्रामिंग के सीखना सिखाया जाता है। इसमें एल्गोरिदम (Algorithms) डेटा में पैटर्न (Patterns) की पहचान करते हैं और उनके आधार पर भविष्यवाणियां (Predictions) करते हैं। इसके सफल संचालन के लिए मानवीय हस्तक्षेप (Human Intervention) की आवश्यकता होती है ताकि डेटा को सही ढंग से लेबल (Label) किया जा सके।
डीप लर्निंग (Deep Learning) मशीन लर्निंग का ही एक अधिक उन्नत और जटिल रूप है जो मानव मस्तिष्क के तंत्रिका नेटवर्क (Neural Networks) से प्रेरित है। इसमें कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (Artificial Neural Networks) की कई परतें (Layers) होती हैं जो बड़ी मात्रा में अनस्ट्रक्चर्ड डेटा (Unstructured Data) को प्रोसेस करने में सक्षम हैं। डीप लर्निंग को मैन्युअल फीचर इंजीनियरिंग (Feature Engineering) की आवश्यकता नहीं होती, क्योंकि यह स्वयं डेटा से विशेषताओं को निकालना सीख जाता है। इमेज रिकग्निशन (Image Recognition) और वॉयस सर्च (Voice Search) जैसी तकनीकों के पीछे यही शक्ति कार्य करती है।
डेटा की मात्रा (Data Volume) इन दोनों तकनीकों के बीच एक बड़ा विभाजक है। मशीन लर्निंग छोटे और मध्यम आकार के डेटा सेट (Data Sets) पर अच्छी तरह काम करती है, जबकि डीप लर्निंग को प्रभावी होने के लिए विशाल डेटा (Big Data) की आवश्यकता होती है। जब डेटा बहुत बड़ा और जटिल हो जाता है, तो डीप लर्निंग के परिणाम मशीन लर्निंग की तुलना में कहीं अधिक सटीक (Accurate) होते हैं। इसी कारण से फेसबुक (Facebook) जैसे प्लेटफॉर्म चेहरों को पहचानने के लिए डीप लर्निंग का उपयोग करते हैं।
हार्डवेयर की आवश्यकता (Hardware Requirements) के मामले में भी दोनों में भिन्नता है। मशीन लर्निंग को कम शक्तिशाली सीपीयू (CPU) पर भी चलाया जा सकता है, लेकिन डीप लर्निंग को बहुत अधिक गणना शक्ति (Computing Power) की आवश्यकता होती है। इसके लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए जीपीयू (GPU) का उपयोग किया जाता है ताकि लाखों गणनाएं एक साथ की जा सकें। डीप लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित (Training) करने में हफ़्तों का समय लग सकता है, जबकि मशीन लर्निंग मॉडल जल्दी तैयार हो जाते हैं।
व्यावहारिक उपयोग (Practical Applications) की बात करें तो ईमेल स्पैम फिल्टर (Spam Filter) और उत्पाद अनुशंसाएं (Product Recommendations) मशीन लर्निंग के उदाहरण हैं। दूसरी ओर, ड्राइवर रहित कारें (Self-driving Cars) और सिरी (Siri) जैसे आभासी सहायक (Virtual Assistants) डीप लर्निंग पर निर्भर हैं। दोनों तकनीकों का उद्देश्य मशीनों को बुद्धिमान बनाना है, लेकिन उनकी कार्यप्रणाली (Methodology) और क्षमताएं उन्हें एक-दूसरे से अलग बनाती हैं। तकनीक के विकास के साथ ये दोनों क्षेत्र एक-दूसरे के पूरक (Complementary) बनकर उभर रहे हैं।
