ディープラーニングは、従来の機械学習手法と比べていくつかの重要な点で異なります。
1. 深層学習アーキテクチャ：ディープラーニングでは、複数の隠れ層からなる深いニューラルネットワークを使用します。これにより、より高度な特徴の抽出と表現が可能になります。従来の機械学習では、人間が手作業で特徴を選択する必要がありましたが、ディープラーニングは特徴の抽出を自動化することができます。
2. データの量と計算能力の増大：ディープラーニングの成功は、データの利用可能性と計算能力の向上に大きく依存しています。大量のデータを使用することで、モデルは複雑なパターンを学習することができます。また、現代のグラフィックス処理ユニット（GPU）や分散処理の技術の進歩により、ディープラーニングの訓練は以前よりもはるかに迅速に行うことが可能になりました。
3. 端的な性能の向上：ディープラーニングは、画像認識、音声認識、自然言語処理などのさまざまなタスクで非常に優れた性能を示しています。深層ニューラルネットワークは、このようなタスクにおいて非常に高い精度を達成することができます。
ディープラーニングが一気に進化した仕組みは、以下の要素によって成り立っています。
1. 大規模なデータセットの提供：ディープラーニングの訓練には、豊富なラベル付きデータが必要です。幸いなことに、インターネットの普及により、膨大なデータセットが容易に入手可能になりました。これは、ディープラーニングモデルのトレーニングにとって重要な要素です。
2. 計算技術の進歩：ディープラーニングの訓練は、大量の計算リソースを必要とします。しかし、グラフィックス処理ユニット（GPU）や分散処理の技術の進歩により、ディープラーニングモデルの訓練は以前よりも迅速かつ効率的に行うことができるようになりました。
3. アルゴリズムとモデルの改善：ディープラーニングのアルゴリズムとモデル自体も進化してきました。例えば、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像認識タスクで驚異的な成果を上げており、その後も様々な改良が加えられています。また、転移学習や生成モデルなどのさまざまなアプローチも開発されています。
以上の要素が組み合わさったことにより、ディープラーニングは急速な進化を遂げ、様々な分野で驚異的な成果を上げることができるようになりました。