최근 십수년 간 인터넷과 디지털 기기를 포함한 IT기술의 발전으로 인해 매일 생산되는 데이터의 양이 급속하게 증가하였다. 특히 스마트폰 기술의 발전과 보급으로 인해 페이스북, 유투브 등의 소셜 미디어 사이트에는 매일 엄청난 양의 사용자 제작 컨텐츠들이 등록되고 있다. 국내의 네이버, 카카오 등 대형 포털 서비스에도 뉴스, 음악, 동영상 등의 기존 컨텐츠 데이터뿐 아니라 블로그, 카페를 포함한 다양한 사용자 제작 컨텐츠들이 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 컨텐츠 빅데이터는 사용자 로그와 더불어 부가가치를 창출을 위한 새로운 서비스 개발의 중요한 자원이 될 수 있다. 그러나 데이터의 양이 너무 많을 뿐 아니라 대부분이 비정형적이며 형태도 텍스트, 이미지, 음성 등으로 매우 다양하여 단순한 통계모델 기반의 패턴 마이닝으로는 한계가 존재한다. 네이버 랩스에서는 수년전부터 기계학습을 이용한 빅데이터 패턴 분석 및 응용 연구 및 이에 기반한 서비스 개발을 수행해왔으며, 특히 최근에는 딥러닝을 이용하여 음성인식, 기계번역, 이미지인식, 온라인 쇼핑, 추천 등의 분야에서 괄목할 만한 성능 개선 및 서비스 적용을 진행하였다. 본 강연에서는 기계학습의 역사와 개념에 대하여 간략하게 소개하고 특히 최근 수년간 기계학습 분야의 패러다임으로 자리잡았으며 알파고로 인해 더욱 유명해진 딥러닝에 대하여 소개한다. 그리고 네이버 랩스에서의 기계학습 특히 딥러닝을 이용한 빅데이터 분석 및 이를 응용한 서비스 사례들을 공유한다.