(Difference between Machine Learning and Deep Learning)
🧠 1. परिभाषा पर आधारित अंतर
बिंदु
मशीन लर्निंग (Machine Learning)
डीप लर्निंग (Deep Learning)
परिभाषा
एक तकनीक जिसमें मॉडल इंसानों द्वारा बनाए गए फीचर्स से सीखता है
एक तकनीक जिसमें मॉडल खुद डेटा से फीचर्स सीखता है
निर्भरता
Manual feature extraction पर निर्भर
Automatic feature extraction
💾 2. डेटा आवश्यकता
बिंदु
मशीन लर्निंग
डीप लर्निंग
डेटा की मात्रा
कम डेटा पर भी ठीक काम करता है
अच्छे प्रदर्शन के लिए बहुत बड़ा डेटा चाहिए
⚙️ 3. एल्गोरिद्म और आर्किटेक्चर
बिंदु
मशीन लर्निंग
डीप लर्निंग
उदाहरण एल्गोरिद्म
Linear Regression, Decision Trees, SVM
CNN, RNN, Transformers
आर्किटेक्चर
सरल और व्याख्यात्मक
जटिल और गहराई में अनेक layers (deep)
🖥️ 4. हार्डवेयर और कंप्यूटिंग
बिंदु
मशीन लर्निंग
डीप लर्निंग
कंप्यूटेशन
CPU पर्याप्त होता है
GPU/TPU आवश्यक
Training Time
तेज़ (छोटे मॉडल)
धीमा (complex networks)
🧪 5. निष्पादन और प्रदर्शन
बिंदु
मशीन लर्निंग
डीप लर्निंग
Accuracy
सीमित, छोटे डेटा पर अच्छा
बड़े डेटा पर अत्यधिक सटीकता
Generalization
आसान
Overfitting की संभावना अधिक
🌍 6. अनुप्रयोग (Applications)
क्षेत्र
ML उदाहरण
DL उदाहरण
स्वास्थ्य
रोग की भविष्यवाणी (SVM)
कैंसर पहचान (CNN)
NLP
Spam Detection (Naive Bayes)
ChatGPT, BERT
विज़न
Simple Face Detection
Real-time Face Recognition
📌 सारांश तालिका
विशेषता
Machine Learning
Deep Learning
Feature Engineering
Manual
Automatic
डेटा आवश्यकता
कम
अधिक
Processing Power
Low
High
Interpretability
High
Low
Performance on Big Data
Limited
Excellent
Real-time Use
कभी-कभी
Yes (Voice Assistants, Autonomous Cars)
🎓 उदाहरण से समझें:
✅ Machine Learning: मान लीजिए आपको हाथ से लिखे हुए नंबर पहचानने हैं। आप manually कुछ features बनाएँगे: किनारों की गिनती, रेखाओं की दिशा आदि। फिर आप Decision Tree या SVM का प्रयोग करेंगे।
✅ Deep Learning: यह कार्य CNN खुद से सीख लेगा कि “0” और “8” में क्या फ़र्क है – बिना बताए कि किनारों या घुमाव को देखो।
📚 अभ्यास प्रश्न (Quiz)
❓Q1. Deep Learning में फीचर्स कैसे प्राप्त होते हैं? (A) Manual द्वारा (B) AutoML द्वारा (C) Model द्वारा स्वतः (D) डेटा साइंटिस्ट द्वारा ✅ सही उत्तर: (C)
❓Q2. किस तकनीक को बड़े डेटा पर बेहतर माना जाता है? (A) Machine Learning (B) Shallow Learning (C) Deep Learning (D) Linear Regression ✅ सही उत्तर: (C)
❓Q3. GPU किसमें आवश्यक होता है? (A) Traditional Algorithms (B) SVM (C) Deep Learning Neural Networks (D) HTML Rendering ✅ सही उत्तर: (C)
