머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터 시스템이 데이터를 기반으로 패턴을 학습하여 예측을 수행하는 알고리즘의 일종입니다. 즉, 인간이 수동으로 작성한 규칙을 프로그램으로 구현하는 것이 아니라, 데이터를 바탕으로 자동으로 패턴을 학습하여 예측하는 방법입니다. 머신러닝은 주로 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 분류됩니다.
대표적인 머신러닝 알고리즘으로는 로지스틱 회귀, SVM, 결정 트리, 랜덤 포레스트 등이 있습니다.
반면에 딥러닝(Deep Learning)은 인공신경망(Artificial Neural Network)을 이용하여 머신러닝의 일종으로, 높은 수준의 추상화를 통해 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 방법입니다. 딥러닝은 인간의 뇌가 작동하는 방식에서 영감을 받은 모델로, 다층 인공신경망을 이용하여 입력 데이터를 다량의 은닉층을 거쳐 변환하고, 이를 통해 높은 수준의 추상화된 표현을 학습합니다. 딥러닝은 이미지, 음성, 자연어처리 분야에서 매우 높은 성능을 보이고 있습니다.
대표적인 딥러닝 모델로는 CNN, RNN, LSTM, GAN 등이 있습니다.
딥러닝은 머신러닝의 한 분야이며, 머신러닝 알고리즘 중에서도 인공신경망과 같은 알고리즘을 이용합니다. 딥러닝은 매우 복잡하고 깊은 구조의 모델을 사용하여 머신러닝보다 더 정교한 분석을 수행할 수 있습니다. 하지만 이에 대한 비용이 더 많이 들어가며, 더 많은 데이터와 컴퓨팅 파워가 필요합니다. 또한, 딥러닝 모델의 설계와 학습 방법은 머신러닝보다 더욱 복잡합니다.