AI-900試験対策比較
深層学習（Deep Learning）と従来の機械学習の主な相違点は何か？
A.深層学習はニューラルネットワークで自動的に特徴抽出を行い、従来の機械学習は手動で特徴を設計する必要がある← 正解
✓ 正解です。深層学習はニューラルネットワークの階層構造により自動特徴抽出を実現し、従来の機械学習は人間が特徴を手動で設計（特徴エンジニアリング）します。
B.従来の機械学習はニューラルネットワークのみを使用し、深層学習は統計的手法を使用する
✗ 正反対です。従来の機械学習は決定木やSVMなど多様なアルゴリズム、深層学習はニューラルネットワークを中心としています。
C.深層学習は小規模データで高速に訓練でき、従来の機械学習は大規模データが必須である
✗ 誤りです。深層学習は大量のデータと高い計算能力が必要であり、従来の機械学習の方が小規模データに適しています。
D.深層学習と従来の機械学習に性能差はなく、計算リソースの効率性のみが異なる
✗ 誤りです。データセットと問題の性質により、どちらが優れているかは異なります。画像認識では深層学習が優れています。
この問題のポイント
深層学習はニューラルネットワークの階層構造により自動特徴抽出を実現し、従来の機械学習は人間が特徴を手動で設計（特徴エンジニアリング）します。
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