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私はすでにいくつかの機械学習の側面を実践し、いくつかの小さなプロジェクトを開発しました。今日、いくつかの騒々しいブログ、記事、オープンな記事が深い学習について語っています。私は、機械学習と深い学習の違いが実際にどのように見えるのか興味があり、深い学習という新しいアプローチや手法を学ぶことになります。私はいくつかのブログを読んだことがありますが、概念的には、深い学習は機械学習のサブセットであり、それは複数のレイヤーを持つニューラルネットワークにすぎません！ 私はそれが機械学習と深い学習の唯一の違いであるかどうかを認識するのに唖然としています!!! ニューラルネットワークについて話したいだけなら、深い学習ではなく機械学習のメリットは何ですか？そうであれば、なぜそれをニューラルネットワーク、または深いニューラルネットワークと呼んで、いくつかの分類を区別する必要はありませんか？ 私が言及したものと実際の違いはありますか？ これらの異なる概念を作り上げる重要な違いを示す具体的な例はありますか？深い学習と機械学習
ここでは、機械学習コースラコースのニューラルネットワークからの引用があります。*複数の隠れ層がある場合、 は「深い」ニューラルネットワークと呼ばれます。これは機械学習ドメインのサブセットです –
（1）この質問は、事実上、既にここで尋ねられています。https://stackoverflow.com/questions/11632516/what-are-advantages-of-artificial-neural-networks-over-support-vector-machines?rq = 1（SVMが分類前のDLへの主なアプローチであったため）。 （2）良い質問をする方法はhttps://stackoverflow.com/help/how-to-askを参照してください。言い直すことを検討する。つまり、MLなしのDLについては、「深い学習」は単なる新しい流行語であり、複数の層だけが違いではなく、注目すべき理由は、深刻なNNが他のML攻撃よりも優れていることが多いためです – physincubus