딥러닝은 머신러닝의 특정한 분야 중 하나로 비슷한 방식을 가지지만 기능은 다르다. 딥러닝의 딥(deep)은 ‘깊은’의 의미보다는 여러개의 층을 구성하는 방식이라는 의미이다. 데이터로부터 얼마나 많은 층을 사용하여 데이터 세트를 만들었는지에 따라 깊이가 달라진다. 여러개의 층들을 학습하고 훈련 하면서 학습시킬 수 있다. 머신러닝은 어느 정도의 가이드는 요구되어지고, 예측이 정확하지않다고 생각될 시, 사람의 개입이 필요하다. 그러나, 딥러닝은 알고리즘이 예측이 정확한지에대한 판단을 스스로 할 수 있다. 딥러닝은 인공 신경망이라는 알고리즘을 사용하여 학습한다.
딥러닝은 머신러닝의 특정한 분야 중 하나로 비슷한 방식을 가지지만 기능은 다르다. 딥러닝의 딥(deep)은 ‘깊은’의 의미보다는 여러개의 층을 구성하는 방식이라는 의미이다. 데이터로부터 얼마나 많은 층을 사용하여 데이터 세트를 만들었는지에 따라 깊이가 달라진다. 여러개의 층들을 학습하고 훈련 하면서 학습시킬 수 있다. 머신러닝은 어느 정도의 가이드는 요구되어지고, 예측이 정확하지않다고 생각될 시, 사람의 개입이 필요하다. 그러나, 딥러닝은 알고리즘이 예측이 정확한지에대한 판단을 스스로 할 수 있다. 딥러닝은 인공 신경망이라는 알고리즘을 사용하여 학습한다.