دیپ لرنینگ زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین خطی هستند اما الگوریتم های یادگیری عمیق در سلسله مراتبی از افزایش پیچیدگی و انتزاع قرار می‌گیرند. یادگیری ماشینی به متخصصی نیاز دارد که ویژگی‌های مناسب را شناسایی کند. برنامه‌نویس باید به رایانه بگوید دنبال چه چیزهایی باشد تا تصمیم بگیرد که مثلا در یک تصویر سگ هست یا نه. این پروسه پرزحمت استخراج ویژگی نامیده می‌گردد. مقدار موفقیت کامپیوتر در یادگیری ماشینی کاملا به توانایی برنامه‌نویس برای تعریف دقیق مجموعه ویژگی برای سگ بستگی دارد. درحالی‌که در دیپ لرنینگ، برنامه ویژگی‌های تنظیم‌شده توسط خود را بدون نظارت تشکیل می‌کند. یادگیری عمیق این خاصیت‌ها را آهسته درک می‌کند، در نتیجه نیاز به متخصص و نظارت را از بین می‌برد. یادگیری بدون نظارت به جز اینکه سریع‌تر است، بلکه بیشتر وقت‌ها کامل‌تر است.