Machine Learning और Deep Learning में अंतर

(Difference between Machine Learning and Deep Learning)


🧠 1. परिभाषा पर आधारित अंतर

बिंदुमशीन लर्निंग (Machine Learning)डीप लर्निंग (Deep Learning)
परिभाषाएक तकनीक जिसमें मॉडल इंसानों द्वारा बनाए गए फीचर्स से सीखता हैएक तकनीक जिसमें मॉडल खुद डेटा से फीचर्स सीखता है
निर्भरताManual feature extraction पर निर्भरAutomatic feature extraction

💾 2. डेटा आवश्यकता

बिंदुमशीन लर्निंगडीप लर्निंग
डेटा की मात्राकम डेटा पर भी ठीक काम करता हैअच्छे प्रदर्शन के लिए बहुत बड़ा डेटा चाहिए

⚙️ 3. एल्गोरिद्म और आर्किटेक्चर

बिंदुमशीन लर्निंगडीप लर्निंग
उदाहरण एल्गोरिद्मLinear Regression, Decision Trees, SVMCNN, RNN, Transformers
आर्किटेक्चरसरल और व्याख्यात्मकजटिल और गहराई में अनेक layers (deep)

🖥️ 4. हार्डवेयर और कंप्यूटिंग

बिंदुमशीन लर्निंगडीप लर्निंग
कंप्यूटेशनCPU पर्याप्त होता हैGPU/TPU आवश्यक
Training Timeतेज़ (छोटे मॉडल)धीमा (complex networks)

🧪 5. निष्पादन और प्रदर्शन

बिंदुमशीन लर्निंगडीप लर्निंग
Accuracyसीमित, छोटे डेटा पर अच्छाबड़े डेटा पर अत्यधिक सटीकता
GeneralizationआसानOverfitting की संभावना अधिक

🌍 6. अनुप्रयोग (Applications)

क्षेत्रML उदाहरणDL उदाहरण
स्वास्थ्यरोग की भविष्यवाणी (SVM)कैंसर पहचान (CNN)
NLPSpam Detection (Naive Bayes)ChatGPT, BERT
विज़नSimple Face DetectionReal-time Face Recognition

📌 सारांश तालिका

विशेषताMachine LearningDeep Learning
Feature EngineeringManualAutomatic
डेटा आवश्यकताकमअधिक
Processing PowerLowHigh
InterpretabilityHighLow
Performance on Big DataLimitedExcellent
Real-time Useकभी-कभीYes (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)