Нет, глубокое обучение (DL) не может решить все задачи, которые решает классическое машинное обучение (ML). 1

DL эффективно для сложных задач, которые требуют работы с большим количеством неструктурированных данных, например, классификация изображений, обработка естественного языка или распознавание речи. 1 Для более простых задач, требующих более простой разработки функций и не требующих обработки неструктурированных данных, классическое машинное обучение может быть лучшим вариантом. 1

Кроме того, обучение нейронной сети возможно при наличии большого набора данных и значительной вычислительной мощности. 3 Если получить большие объёмы точно размеченных высококачественных данных невозможно, следует выбрать более классические алгоритмы машинного обучения. 1

Таким образом, выбор между DL и ML зависит от конкретных задач и условий их решения.