ニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞の仕組みを模した機械学習モデルの総称です。入力層・中間層・出力層から構成され、層の数や構造に制限がありません。回帰分析や分類問題など幅広いタスクに対応でき、従来の機械学習手法の一種として位置づけられます。
深層学習は、3層以上の隠れ層を持つニューラルネットワークを指します。多層構造により、画像認識や自然言語処理など複雑なパターン認識が可能です。大規模データと高い計算能力を活用し、現在のAI技術の中核をなす手法として急速に発展しています。
ニューラルネットワークは層数制限のない機械学習モデール全般を指し、深層学習はその部分集合です。使う場面では、ニューラルネットワークは従来の統計的手法と比較する文脈で、深層学習は先端AI技術として論じられます。対象データでは、ニューラルネットワークは小～中規模データも扱え、深層学習は大規模複雑データを必要とします。
シンプルな予測タスク・小規模データならニューラルネットワーク、複雑なパターン認識・大規模データなら深層学習を選びます。学術論文では深層学習の方がより先端的なニュアンスを持ちます。