일반적인 기계학습은 분석을 수행하는 사람이 대상의 특징을 정량적으로 잘 나타내는 입력변수를 선정 및 변환시키는 특징 설계(feature design)가 중요하다. 딥러닝은 표현 학습(representation learning)의 하나로서 인간이 특징을 설계해 주지 않아도 스스로 높은 차원의 특징을 획득하고 이를 바탕으로 분류를 수행한다. 딥러닝은 각 층(layer)마다 주성분 분석(principal component analysis) 기법과 유사하게 ‘특징표현’을 추출해 내는데, 이를 다계층에 걸쳐 수행함으로써 일반 주성분 분석보다 훨씬 높은 차원의 추상화가 가능하다(마쓰오 유타카, 2015 : 161-162).
기계학습은 특징설계가 중요한데 표현 학습의 하나인 딥러닝은 특징표현 추출을 다계층에 걸쳐 수행하며 일반적인 주성분 분석보다 더 높은 차원의 추상화가 가능하다. 