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機械学習と深い学習の違いは何ですか？
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機械学習と深い学習は、人間の生活に革命をもたらしている人工知能の2つの分野です。それらは密接に関連しており、しばしば一緒に使用されますが、いくつかの重要な違いがあります。

 - 機械学習は、明示的にプログラムされることなく、経験から学習および改善できるアルゴリズムをカバーする広範な用語です。機械学習アルゴリズム「トレーニングデータ」と呼ばれるサンプルデータに基づいて数学モデルを構築し、タスクを実行するように明示的にプログラムされることなく予測または決定を行うようにします。

 - ディープラーニングは、特徴抽出とパターン分析のために多くの処理ユニットを備えたニューラルネットワークを使用する機械学習の一種です。これらの深いニューラルネットワークは、人間の脳がどのように機能するかを模倣しようとします。彼らは、パターンと洞察を検出するために大量のデータから学びます。

 - 深い学習モデルは、脳の神経接続に大まかに触発されています。それらは、規則ベースのプログラミングに依存することなく、データのパターンを検出して予測または決定を下すことにより、膨大な量のデータを提供し、学習します。機械学習モデルは、分類や回帰などの特定のタスクを実行するために、少量のデータでトレーニングすることができます。

 - ディープラーニングモデルは、画像認識、自然言語処理、音声認識などの複雑なタスクの従来の機械学習モデルを上回る傾向があります。ただし、より簡単なタスクの場合、従来の機械学習モデルは非常にうまく機能し、トレーニングと解釈が簡単になります。

 - 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。ディープラーニングは、ビッグデータの増加とコンピューティングパワーの進歩により、より主流の採用を獲得している専門化されたタイプの機械学習です。

要約すると、機械学習は、明示的にプログラムされずにコンピューターが学習し、行動できるようにするアルゴリズムと技術に焦点を当てた広範な研究分野です。ディープラーニングは、特徴抽出とパターン分析のために多くの処理ユニットを備えたニューラルネットワークを使用する機械学習の一種です。ディープラーニングモデルは、複雑なパターン認識タスクに優れており、最近の多くの技術的ブレークスルーの背後にあります。
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別のタイプの学習はありますか？
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機械学習の分野では、さまざまな「学習の種類」と解釈できるいくつかのテクニックがあります。いくつかの名前を付けるために：

1.主な学習問題：
    a。**監視された学習**：トレーニングデータが、対応するターゲットベクターとともに入力ベクトルの例を含むアプリケーション。
    b。**監視されていない学習**：インストラクターや教師がいないアプリケーション、およびアルゴリズムは、このガイドなしでデータを理解することを学ぶ必要があります。
    c。**補強学習**：アプリケーションは、何をすべきか、つまり状況をアクションにマッピングする方法を学習することです。学習者は、どのアクションをとるべきかを伝えられていませんが、代わりに、どのアクションを試してみることで最も報酬をもたらすかを発見しなければなりません

2.ハイブリッド学習の問題：
    a。**半教師の学習**：アプリケーションにはいくつかのラベル付けされた例が与えられており、無効な例の大規模なコレクションのできるものを作成する必要があります。ラベル自体でさえ、私たちが望んでいる口頭の真実ではないかもしれません。
    b。**自己教師の学習**：自己監督の学習フレームワークでは、コンテキストや画像回転の予測などの口実学習タスクを策定するために、ターゲット目標を監督なしで計算できるような口実学習タスクを策定するために、非標識データのみが必要です。
    c。** Multi-Instance Learning **では、例のコレクション全体にクラスの例が含まれているか、含まれていないとラベル付けされていますが、コレクションの個々のメンバーはラベル付けされていません。

3.統計的推論：
    a。**帰納的学習**：帰納的推論とは、特定のケースを使用して一般的な結果を決定することを指します。一般に固有。アプリケーションは、指定されたデータから関数の導出についてトレーニングされています
    b。**演ductive控除推論**：控除は誘導の逆です。誘導が特定のものから一般に進行している場合、控除は一般から特定のものに進みます。アプリケーションは、関心のあるポイントのために与えられた関数の値を導き出すためにトレーニングされています。
    c。**トランスダクト学習**：アプリケーションは、指定されたデータから関心のあるポイントの不明な関数の値を導き出すことについてトレーニングされています。

4.学習テクニック（学習の種類と見なすことができます）
    a。**マルチタスク学習**：いくつかのタスクから生じる例（パラメーターに課されるソフト制約と見なすことができる）をプールすることにより、一般化を改善する方法です。
    b。**アクティブな学習**：学習者は、通常、新しいポイントのラベルを要求するためにOracleを照会することにより、トレーニングの例を適応またはインタラクティブに収集します。
    c。**オンライン学習**：この手法は、ストリーミングデータを持っているときに使用されます。すべてのデータ（完全なデータセット）を待つ代わりに、新しいデータポイントが到着するたびに見積もりを更新します。
    d。**転送学習**：このタイプの学習では、モデルは最初に1つのタスクでトレーニングされ、次にモデルの一部またはすべてが（新しい）関連タスクの出発点として使用されます。
    e。**アンサンブル学習**：トレーニングデータから基本学習者（アプリケーション）の集団を開発し、それらを組み合わせて複合アプリケーション/予測子を形成することで構成されます。