human
機械学習と深い学習の違いは何ですか？
gpt
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。
human
制限付きボルツマンマシンは深い学習の例ですか？それとも、彼らはより一般的な機械学習のことですか？
gpt
制限付きボルツマンマシン（RBMS）は、監視されていない学習に使用できる人工ニューラルネットワークの一種です。具体的には、RBMは次元の削減、機能学習、および共同フィルタリングに使用できます。RBMは、深い信念ネットワーク（DBNS）およびディープボルツマンマシン（DBM）のビルディングブロックとして、深い学習でよく使用されます。したがって、RBMは実際に深い学習の例です。