ニューラルネットワークと深層学習の違いは？
ニューラルネットワーク（NN）と深層学習（DL）の関係は、深層学習がニューラルネットワークを含む広範な機械学習のサブ領域であるということです。
ニューラルネットワークは、脳の神経回路網に着想を得た機械学習アルゴリズムの一種です。このアルゴリズムは、入力から出力への非線形マッピングを学習するために複数の層で構成されたネットワークです。これには多層パーセプトロン（MLP）、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、再帰ニューラルネットワーク（RNN）などが含まれます。
一方、深層学習は、多層のニューラルネットワークを使用して、複雑なパターンや特徴をデータから学習する機械学習の一分野です。つまり、深層学習はニューラルネットワークを用いた手法の一つであり、通常、多層のニューラルネットワークを使って高度な特徴や表現を学習することを目的とします。
したがって、ニューラルネットワークは深層学習の一部であり、深層学習はニューラルネットワークを含む大きなカテゴリーです。深層学習は、その他の手法と比較して複雑な特徴を学習する能力があり、最近の多くの成功事例で利用されています。