기계학습(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 모두 인공지능 분야에서 사용되는 기술입니다. 하지만 두 기술 간에는 차이가 있습니다.

기계학습은 입력 데이터와 출력 데이터 사이의 관계를 학습하는 기술입니다. 예를 들어, 어떤 집의 면적, 방 개수, 위치 등의 정보를 입력으로 주면, 해당 집의 가격을 출력으로 예측할 수 있는 모델을 학습할 수 있습니다. 기계학습은 데이터를 분석하여 패턴을 찾고, 이를 기반으로 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.

딥러닝은 기계학습의 한 분야로, 인공신경망(Artificial Neural Network)을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하는 기술입니다. 딥러닝은 여러 개의 층(layer)으로 이루어진 인공신경망을 사용하여 입력 데이터를 처리하며, 각 층은 입력 데이터의 특징(feature)을 추출하고, 이를 조합하여 최종 출력을 계산합니다. 딥러닝은 기존의 머신러닝 기술보다 더욱 정확한 예측과 분류를 수행할 수 있으며, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

따라서, 딥러닝은 기계학습의 한 분야로, 인공신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하는 기술이라고 할 수 있습니다.