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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。
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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
はい、制限付きボルツマンマシン（RBM）は、深い学習の例として役立ちます。特に、深い信念ネットワークのような深い学習ネットワークは、「スタッキング」RBMSによって形成できます。RBMは、勾配降下とバックプロパゲーションを使用して微調整できます。深い学習アプリケーションにもかかわらず、RBMは実際にはより一般的な機械学習の概念でもあります。彼らは、次元削減、分類、共同フィルタリング、機能学習、トピックモデリングなどのアプリケーションを発見しました。また、タスクに応じて、監督された方法または監督されていない方法で訓練することもできます。