딥 러닝과 머신 러닝이 상호 교환적으로 사용되는 경향이 있으므로, 이 둘 사이의 뉘앙스를 주목할 가치가 있다. 위에서 언급한 바와 같이 딥 러닝과 머신 러닝은 모두 인공지능의 하위 영역이며, 딥 러닝은 실제로 머신 러닝의 하위 영역이다.
딥 러닝과 머신 러닝의 차이점은 각 알고리즘의 학습 방법에 있다. 딥 러닝은 프로세스의 기능 추출 부분을 대부분 자동화함으로써, 필요한 수동적인 사용자 개입의 일부를 제거하고 보다 큰 데이터 세트의 사용을 가능하게 한다. 딥 러닝을 "확장형 머신 러닝"으로 생각할 수 있다. 고전적인 혹은 "딥이 아닌" 머신 러닝은 학습을 위해 인간의 개입에 보다 많이 의존한다. 인간 전문가들은 데이터 입력들 간의 차이를 파악하기 위해 기능의 계층 구조를 판별하며, 학습을 위해 일반적으로...