Machine learning dan deep learning sama-sama bagian dari kecerdasan buatan, tetapi cara keduanya mengolah data cukup berbeda. Machine learning biasanya membutuhkan manusia untuk menentukan fitur atau pola penting yang akan dipelajari sistem. Misalnya, ketika ingin membuat sistem yang mengenali spam, data bisa diproses dengan memilih ciri tertentu seperti kata, pola pengirim, atau frekuensi pesan. Setelah itu algoritma mempelajari hubungan dari data tersebut untuk membuat prediksi. Cara ini bisa sangat efektif, terutama ketika datanya terstruktur dan tujuan analisisnya sudah jelas.
Deep learning memakai jaringan saraf berlapis yang mampu mempelajari fitur secara lebih otomatis dari data dalam jumlah besar. Karena itu teknologi ini sangat cocok untuk data kompleks seperti gambar, suara, video, bahasa, dan pola perilaku pengguna. Bedanya, deep learning biasanya membutuhkan data dan sumber daya komputasi yang lebih besar. Jadi bukan berarti deep learning selalu lebih baik daripada machine learning. Pemilihannya tergantung jenis data, ukuran dataset, kebutuhan akurasi, biaya komputasi, dan tujuan pengolahan data. Untuk data besar yang sangat kompleks, deep learning bisa memberikan kemampuan yang jauh lebih kuat, tetapi machine learning tetap sering menjadi pilihan yang lebih efisien untuk masalah tertentu.
