머신러닝은 데이터를 활용하여 패턴을 학습하고 예측하는 알고리즘을 개발하는 분야를 말합니다. 주로 회귀분석, 의사결정트리, 서포트벡터머신과 같은 기존 알고리즘을 이용하지만 최근에는 딥러닝이 대안으로 떠오르고 있습니다.

반면 딥러닝은 인공신경망을 사용하여 머신러닝의 성능을 향상시키기 위한 기술 중 하나입니다. 딥러닝은 다층의 은닉층을 가진 인공신경망을 이용하여 복잡한 패턴 인식이나 대규모 데이터 처리를 수행할 수 있습니다.

다시 말해, 머신러닝은 데이터를 분석하여 패턴을 학습하고 예측하는 것에 중점을 둔다면, 딥러닝은 이러한 작업을 보다 복잡하고 다층적인 구조로 수행할 수 있는 기술을 제공합니다.

이 두 기술은 각각의 장단점이 있으며, 활용 목적에 따라 적절히 선택해야 합니다.