Machine learning is performed by any program that creates some model of something else from data. This is very broad and can include linear or polynomial regression, decision trees, and deep learning on artificial neural networks. Machine learning can also be when a program creates a model not just from static data, but from interaction, as is the case in many forms of reinforcement learning. Deep learning is when the model you are creating is a multi-layer artificial neural network. In the context of deep learning, these artificial neural networks are usually trained using gradient descent or a similar approach which takes into account the gradient of the loss such as the Adam optimizer. I can elaborate on any of those terms if they are confusing, but to summarize, all deep learning is machine learning, but not all machine learning is deep learning.
แมชชีนเลิร์นนิงดำเนินการโดยโปรแกรมใดๆ ที่สร้างโมเดลบางอย่างจากข้อมูล สิ่งนี้กว้างมากและอาจรวมถึงการถดถอยเชิงเส้นหรือพหุนาม แผนผังการตัดสินใจ และการเรียนรู้เชิงลึกบนโครงข่ายประสาทเทียม แมชชีนเลิร์นนิงอาจเกิดขึ้นได้เมื่อโปรแกรมสร้างแบบจำลองที่ไม่ใช่แค่จากข้อมูลคงที่ แต่จากการโต้ตอบ เช่นเดียวกับในกรณีของการเรียนรู้แบบเสริมกำลังหลายรูปแบบ การเรียนรู้เชิงลึกคือเมื่อแบบจำลองที่คุณกำลังสร้างเป็นโครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้น ในบริบทของการเรียนรู้เชิงลึก โครงข่ายประสาทเทียมเหล่านี้มักจะได้รับการฝึกฝนโดยใช้การไล่ระดับสีหรือวิธีการที่คล้ายกัน ซึ่งคำนึงถึงการไล่ระดับสีของการสูญเสีย เช่น Adam Optimizer ฉันสามารถอธิบายคำศัพท์เหล่านั้นอย่างละเอียดได้หากพวกเขาสับสน แต่โดยสรุป การเรียนรู้เชิงลึกทั้งหมดคือการเรียนรู้ของเครื่อง แต่ไม่ใช่การเรียนรู้ของเครื่องทั้งหมดที่เป็นการเรียนรู้เชิงลึก
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence