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머신러닝과 딥러닝은 모두 인공지능의 핵심 축을 구성하지만, 데이터 분석에 적용될 때 역할, 접근 방식, 활용 범위에 뚜렷한 차이를 보입니다. 이 글에서는 두 기술이 어떻게 다른 분석 문제를 해결하며, 실제로 어떤 기준으로 선택되어야 하는지 구체적으로 설명합니다. 머신러닝이란 무엇인가 머신러닝(Machine Learning)은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 예측 또는 분류를 수행하는 알고리즘 체계입니다. 사람이 직접 규칙을 코딩하지 않아도, 알고리즘이 데이터에서 직접 규칙을 추론합니다. 가장 널리 알려진 머신러닝 알고리즘은 다음과 같습니다: 회귀(Regression): 숫자 예측결정 트리(Decision Tree), 랜덤포레스트(Random Forest): 분류 및 조건 분기 예측서포..