Machine Learning und Deep Learning sind beide Teilbereiche der Künstlichen Intelligenz (KI), weisen jedoch deutliche Unterschiede auf. Der Hauptunterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning besteht darin, dass Deep Learning künstliche neuronale Netze (ANNs) nutzt, um unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder, Töne und Videos zu verarbeiten und in numerische Werte umzuwandeln, während Machine Learning nicht zwingend ANNs verwendet und mit strukturierten sowie semistrukturierten Daten arbeiten kann.

Machine Learning ist eine Teilmenge der KI, die Techniken – einschließlich Deep Learning – umfasst, mit denen Computer ihre Leistung durch Erfahrung verbessern können. Der Lernprozess beim Machine Learning basiert auf der Einspeisung von Daten in einen Algorithmus, wobei der Computer aus den Mustern und Beziehungen innerhalb der Daten lernt.

Deep Learning hingegen ist eine Teilmenge des Machine Learning, die sich auf die Nutzung von ANNs konzentriert, um unstrukturierte Daten zu verarbeiten und daraus zu lernen. Deep Learning ist besonders nützlich für Anwendungen, die unter anderem Computer Vision, Natural Language Processing (natürliche Sprachverarbeitung) und Spracherkennung umfassen. Deep Learning erfordert eine große Menge an Daten und Rechenleistung, um die neuronalen Netze zu trainieren.