머신 러닝과 딥러닝 모두 학습 모델을 제공하여 데이터를 분류할 수 있는 기술입니다. 하지만 둘은 접근 방식에 차이가 있습니다. 머신 러닝은 주어진 데이터를 인간이 먼저 처리(전처리)합니다. 이미지 데이터라면 사람이 학습(train) 데이터를 컴퓨터가 인식할 수 있도록 준비해 두어야 합니다. 머신 러닝은 범용적인 목적을 위해 제작된 것으로 데이터의 특징을 스스로 추출하지 못합니다. 이 과정을 인간이 처리해 주어야 하는 것이 머신 러닝입니다. 즉, 머신 러닝의 학습 과정은 각 데이터(혹은 이미지) 특성을 컴퓨터(기계)에 인식시키고 학습시켜 문제를 해결합니다. 반면 딥러닝은 인간이 하던 작업을 생략합니다. 대량의 데이터를 신경망에 적용하면 컴퓨터가 스스로 분석한 후 답을 찾습니다.

▲ 그림 1-2 머신 러닝과 딥러닝 차이