Machine learning (ML) dan deep learning (DL) adalah dua cabang penting dalam kecerdasan buatan (AI) yang sering digunakan secara bergantian, padahal memiliki perbedaan mendasar dalam pendekatan dan kompleksitas. Machine learning merupakan metode di mana komputer belajar dari data untuk membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit. Algoritma ML seperti decision tree, random forest, dan support vector machine biasanya digunakan untuk tugas-tugas seperti klasifikasi email spam, prediksi penjualan, atau deteksi penipuan. Di sisi lain, deep learning adalah subbidang dari machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan (neural networks) berlapis-lapis yang meniru cara kerja otak manusia. Deep learning unggul dalam menangani data dalam jumlah besar dan kompleks seperti gambar, suara, dan bahasa alami—contohnya dalam pengenalan wajah, kendaraan otonom, dan terjemahan otomatis.

Kapan sebaiknya menggunakan masing-masing teknologi bergantung pada kompleksitas data dan tujuan proyek. Machine learning cocok untuk data terstruktur dan masalah yang relatif sederhana dengan dataset yang tidak terlalu besar. Sementara itu, deep learning ideal untuk proyek yang memerlukan pemrosesan data besar, seperti analisis video atau pengenalan suara, meskipun memerlukan lebih banyak sumber daya komputasi dan waktu pelatihan. Memahami perbedaan keduanya memungkinkan pengembang dan data scientist memilih pendekatan yang paling efisien dan efektif sesuai kebutuhan aplikasi mereka.