返信先:@IssekiNagae深層学習とディープラーニングは一緒では。機械学習とディープラーニングの違いって言おうとしたのかな…

そっか、テーブルデータでの機械学習と深層学習の違いは、機械は分解還元して加算する方法。機械っぽい。深層は、目的変数を目指して集約していく方法。微分方程式と積分方程式の違いに似ている？機械で嫌いなとこは、分解還元したものを機械的に加算し、高次は無視する点。

質的比較分析+Pytorch_Tabularで競馬予想。機械学習と深層学習の違いのポイントは、機械は高次の交互作用は無視し（人の想定内）、深層は高次の交互作用を活用する（想定外の結果）、かな？だから、新発見したいなら深層学習がお薦め。最近は、colab等でかなり安くなってきたし。

質的比較分析+Pytorch_Tabularで競馬予想。Pytorch_Tabular+Optunaで特徴量エンジニアリングがほとんど自動になり驚くばかり。テーブルデータで機械学習と深層学習の主な違いは、交互作用を制限するか？積極的に使うか？の差。ライバルと差別化するには、禁断の高次の交互作用を使うしかない。