Una delle principali differenze tra il machine learning e il deep learning è la quantità di supervisione richiesta. Il machine learning richiede una supervisione più diretta, poiché gli algoritmi devono essere addestrati sui dati utilizzando etichette o esempi di output desiderati. Il deep learning, d’altra parte, è in grado di imparare da solo dai dati, senza la necessità di etichette o esempi di output. Ciò significa che il deep learning è spesso più adatto per risolvere problemi più complessi che richiedono un’elaborazione più accurata dei dati.