딥 러닝과 머신 러닝이 상호 교환적으로 사용되는 경향이 있으므로, 이 둘 사이의 뉘앙스를 주목할 가치가 있다. 위에서 언급한 바와 같이 딥 러닝과 머신 러닝은 모두 인공지능의 하위 영역이며, 딥 러닝은 실제로 머신 러닝의 하위 영역이다. 딥 러닝과 머신 러닝의 차이점은 각 알고리즘의 학습 방법에 있다. 딥 러닝은 프로세스의 기능 추출 부분을 대부분 자동화함으로써, 필요한 수동적인 사용자 개입의 일부를 제거하고 보다 큰 데이터 세트의 사용을 가능하게 한다. 딥 러닝을 "확장형 머신 러닝"으로 생각할 수 있다. 고전적인 혹은 "딥이 아닌" 머신 러닝은 학습을 위해 인간의 개입에 보다 많이 의존한다. 인간 전문가들은 데이터 입력들 간의 차이를 파악하기 위해 기능의 계층 구조를 판별하며, 학습을 위해 일반적으로 보다 정형적인 데이터를 필요로 한다.