机械学习またはディープラーニングのアルゴリズムを実装するにあたり必要なデータ，ハードウェア，ゴールはすべて准备ができました。しかし机械学习とディープラーニングのどちらを使うべきなのでしょうか？
この电子书は，ユーザー视点のアプローチにより，最初に検讨すべきアルゴリズムが选びやすいように构成されています。
以下を含む6つの一般的なタスクにはどのようなアルゴリズムが适しているかを解说します。
- 過去のデータを元に出力を予測する
- 画像，动画，信号データ内のオブジェクトを认识する
- 物理的にまたはシミュレーション上でモノを動かす
この电子书では以下について学ぶことができます。
- データ，ハードウェア，解釈可能性，速度，要求される精度が手法の选び方に与える影响
- 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用して特徴抽出を行い，サポートベクターマシン（SVM）を使用して识别を行う手顺
- 壳，巴特尔，スタンフォード大学，その他の5つの事例で使われているアルゴリズムをクイズを通して学ぶ
