従来の機械学習とディープラーニング（深層学習）における「特徴量」の扱いに関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。
出典G検定オリジナル模擬試験
ア
従来の機械学習では、どの特徴量（変数の加工や指標）を用いるかを人間が試行錯誤して設計する必要があったが、ディープラーニングはデータから適切な特徴表現を多層のネットワークを通じて自動的に学習できる。
イ
ディープラーニングでは特徴量の抽出を人手で行うことが必須であり、モデルは抽出された特徴量の重み付け線形和のみを計算する。
ウ
従来の機械学習では特徴量の設計が一切不要であり、生データをそのままアルゴリズムに入力すれば常に最良の精度が得られていた。
エ
ディープラーニングと従来の機械学習のいずれにおいても、特徴量の設計は完全に自動化されており、両者の間にアプローチの相違は存在しない。