human
人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いは何ですか？
gpt
人工知能は、視覚認識、音声認識、意思決定、言語翻訳など、通常人間の知能を必要とするタスクを実行できるシステムを指すより広範な用語です。ルールベースのシステム、進化的アルゴリズム、機械学習など、さまざまなアプローチを通じて達成できます。

機械学習は、タスクを実行するために明示的にプログラムされることなく、データ上のアルゴリズムをトレーニングするためのAIのサブセットです。機械学習では、アルゴリズムは例、パターン、および経験から学習して、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させます。

ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークとして知られる脳の構造と機能に触発された機械学習のサブフィールドです。人工ニューラルネットワークの複数の層を使用して、大規模で複雑なデータセットから分析および学習します。ディープラーニングアルゴリズムは、手動機能エンジニアリングを必要とせずに、データから機能と表現を自動的に学習することができます。これにより、画像や音声認識、自然言語処理、自律的な意思決定などのタスクに適しています。
human
シンプルさでソートされた最も人気のあるディープラーニングアルゴリズムをリストできますか？
gpt
シンプルさによってソートされた最も人気のある深い学習アルゴリズムは次のとおりです。

ロジスティック回帰
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
再発ニューラルネットワーク（RNN）
長期記憶（LSTM）
生成敵のネットワーク（GANS）
ディープボルツマンマシン（DBMS）
自動エンコーダー
制限付きボルツマンマシン（RBMS）
深い信念ネットワーク（DBNS）
自己組織化マップ（SOM）。
human
深い学習の例ではない機械学習の例を教えてください。