Kí ni ìkẹ́kọ̀ọ́ tó jinlẹ̀?
Context:Ẹ̀kọ́ jíjinlẹ̀ jẹ́ apá kan ìdílé tí ó gbòòrò ti àwọn ọ̀nà ẹ̀kọ́ ẹ̀rọ tí ó dá lórí àwọn ẹ̀rọ-ìmọ̀-ara-ẹni tí ó ní ẹ̀kọ́-ìmọ̀-ara-ẹni. Ẹ̀kọ́ kíkó lè jẹ́ lábẹ́ àbójútó, lábẹ́ àbójútó díẹ̀ tàbí láìsí àbójútó.  A ti lo awọn ọna ṣiṣe ẹkọ jinlẹ bii awọn nẹtiwọọki iṣan jinlẹ, awọn nẹtiwọọki igbagbọ jinlẹ, ẹkọ ẹkọ jinlẹ, awọn nẹtiwọọki iṣan ti o tun pada, awọn nẹtiwọọki iṣan convolutional ati awọn oluyipada si awọn aaye pẹlu wiwo kọmputa, idanimọ ọrọ, sisẹ ede adayeba, itumọ ẹrọ, bioinformatics, apẹrẹ oogun, onínọmbà aworan iṣoogun, imọ-aye oju-aye, ayewo ohun elo ati awọn eto ere igbimọ, nibiti wọn ti ṣe awọn esi ti o ṣe afiwe si ati ni diẹ ninu awọn ọran ti o kọja iṣẹ amọdaju eniyan.  Awọn nẹtiwọọki iṣan atọwọda (ANNs) ni a ṣe atilẹyin nipasẹ sisẹ alaye ati pinpin awọn nẹtiwọọki ibaraẹnisọrọ ni awọn ọna ṣiṣe ẹda. Àwọn ANN ní àwọn ìyàtọ̀ bíi mélòó kan sí àwọn ọpọlọ tí a fi ń mọ nǹkan nípa ara. Ní pàtó, àwọn nẹ́ẹ̀tì ọpọlọ tí a fi ọwọ́ ṣe sábà máa ń jẹ́ èyí tí kò yí padà tí ó sì jẹ́ àmì, nígbà tí ọpọlọ tí ó jẹ́ ti ara ti ọ̀pọ̀lọpọ̀ àwọn ẹ̀dá alààyè jẹ́ èyí tí ó ń yí padà tí ó sì jẹ́ ti ara.  Àpèjúwe "ìjìnlẹ̀" nínú ìjìnlẹ̀ ẹ̀kọ́ tọ́ka sí lílo ọ̀pọ̀lọpọ̀ ìpele nínú ẹ̀rọ. Iṣẹ́ àkọ́kọ́ fi hàn wípé perceptron tí ó jẹ́ ojú-ọ̀nà kò lè jẹ́ onímọ̀-ọ̀tọ̀ gbogbo-ayé, ṣùgbọ́n nẹ́tìwọ̀n tí ó ní iṣẹ́ ìmúṣẹ tí kì í ṣe polynomial pẹ̀lú àlàfo kan tí ó fara sin tí kò ní àlàfo. Ẹkọ jinlẹ jẹ iyatọ igbalode ti o ni ibatan pẹlu nọmba ti ko ni opin ti awọn ipele ti iwọn ti o ni opin, eyiti o fun laaye ohun elo ti o wulo ati imuse ti o dara julọ, lakoko ti o n ṣetọju gbogbo agbaye ti imọ-jinlẹ labẹ awọn ipo irẹlẹ. Ninu ẹkọ jinlẹ awọn ipele tun gba laaye lati jẹ heterogeneous ati lati yapa lọpọlọpọ lati awọn awoṣe asopọ ti a mọ nipa ẹda, fun ire ti ṣiṣe, trainability ati oye.
Ẹ̀kọ́ jíjinlẹ̀ jẹ́ apá kan ìdílé tí ó gbòòrò ti àwọn ọ̀nà ẹ̀kọ́ ẹ̀rọ tí ó dá lórí àwọn ẹ̀rọ-ìmọ̀-ara-ẹni tí ó ní ẹ̀kọ́-ìmọ̀-ara-ẹni.