딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 한 분야로 알려져 있습니다. 딥러닝이 머신러닝과 구체적으로 어떤 점에서 차이가 있으며, 딥러닝의 핵심적인 특징은 무엇인지 설명해주세요.

딥러닝은 머신러닝의 한 분야이지만, 가장 큰 차이점은 특징 추출 방식에 있습니다. 전통적인 머신러닝에서는 사람이 직접 데이터의 특징을 정의하고 추출해야 하지만, 딥러닝은 인공 신경망을 통해 데이터의 특징을 스스로 학습합니다.

딥러닝의 핵심 특징은 다음과 같습니다.

• 다층 신경망 구조: 여러 층으로 구성된 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습합니다.
• 표현 학습 (Representation Learning): 데이터로부터 유용한 특징을 자동으로 학습합니다.
• 대규모 데이터 처리: 많은 양의 데이터를 사용하여 모델을 훈련시킬수록 성능이 향상됩니다.

이러한 특징 덕분에 딥러닝은 이미지 인식, 자연어 처리 등 복잡한 문제를 해결하는 데 효과적입니다.