機械学習は、データから他の何かのモデルを作成するプログラムによって実行されます。これは非常に広く、線形または多項式の回帰、決定木、および人工ニューラルネットワークの深い学習を含めることができます。機械学習は、プログラムが静的データだけでなく、相互作用からモデルを作成する場合でもあります。深い学習とは、作成しているモデルが多層人工ニューラルネットワークである場合です。深い学習の文脈では、これらの人工ニューラルネットワークは通常、勾配降下またはAdam Optimizerなどの損失の勾配を考慮した同様のアプローチを使用して訓練されます。それらが混乱している場合、これらの用語のいずれかについて詳しく説明できますが、要約すると、すべての深い学習は機械学習ですが、すべての機械学習が深い学習ではありません。
Machine learning is performed by any program that creates some model of something else from data. This is very broad and can include linear or polynomial regression, decision trees, and deep learning on artificial neural networks. Machine learning can also be when a program creates a model not just from static data, but from interaction, as is the case in many forms of reinforcement learning. Deep learning is when the model you are creating is a multi-layer artificial neural network. In the context of deep learning, these artificial neural networks are usually trained using gradient descent or a similar approach which takes into account the gradient of the loss such as the Adam optimizer. I can elaborate on any of those terms if they are confusing, but to summarize, all deep learning is machine learning, but not all machine learning is deep learning.