 التعلم العميق والتعلم الآلي هما تقنيتان مبنيتان على الذكاء الاصطناعي، ولكنهما يختلفان في كيفية معالجة البيانات. يعتمد التعلم الآلي على البيانات الرقمية مثل البيانات المنظمة أو حتى البيانات غير المنظمة، بينما يستفيد التعلم العميق من شبكات عصبونية متعددة الطبقات لمعالجة البيانات. تأخذ خوارزميات التعلم الآلي مجموعات البيانات، وتتعرف على الأنماط، ثم تخرج بالتنبؤات. بالمقابل، يعتمد التعلم العميق على مجموعات كبيرة من البيانات وخوارزميات متعلقة بالشبكات العصبونية التي، بدورها، تستنتج من البيانات عبر العلاقات والتشابهات بينها. يعتبر التعلم العميق أعمق وأكثر قوة من خوارزميات التعلم الآلي النموذجية، حيث يمكنه اكتشاف حتى أدق التفاصيل والأنماط الخفية من البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام التعلم العميق لمهام أكثر تعقيدًا، مثل معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الحاسوب والروبوتات الذاتية.
 كيف يختلف التعلم العميق عن التعلم الآلي؟