머신러닝은 데이터를 기반으로 스스로 학습하여 결과를 예측하거나 의사결정을 내리는 알고리즘과 기술을 말한다. 머신러닝은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 데이터를 학습하며, 다양한 회귀 혹은 분류 모델들이 있다. 머신러닝 모델들은 중요한 특징(feature)들을 사람이 직접 설계하는 작업을 필요로 한다. 비교적 적은 데이터에서도 동작하며 결과 해석에 있어서 상대적으로 의미 도출이 용이하다는 장점이 있다.
딥러닝이란 머신러닝 중에서도 모델을 사람의 신경망을 모방하여 구축한 것으로, 특징 추출부터 판단까지 모델이 스스로 할 수 있게 학습시키는 방식이다. 대량의 데이터가 복잡한 관계에 있을 때 높은 성능을 발휘하며 데이터 처리를 사람이 따로 하지 않아도 된다는 장점이 있다. 그러나, 대량의 데이터를 처리하는 과정에서 엄청난 연산 자원이 필요하며, 도출되는 결과에 대한 해석 가능성이 낮다는 단점이 있다.
