Krahasoni dhe krahasoni mësimin e makinerive kundrejt të mësuarit të thellë.
Mësimi makinerik dhe mësimi i thellë janë dy kategori të gjera të Inteligjencës Artificiale (AI) që lejojnë makinat të përpunojnë të dhëna dhe të marrin vendime pa udhëzime të qarta. Në thelbin e tyre, mësimi i makinerive dhe mësimi i thellë përdorin algoritme, ose modele të strukturuara matematikisht, për të identifikuar modelet në të dhëna dhe për të nxjerrë përfundime prej tyre.

Dallimi kryesor midis të dyve qëndron në qasjen e tyre ndaj zgjidhjes së problemeve. Mësimi i makinerisë i qaset problemeve përmes një grupi parametrash ose rregullash që zbatohen në të dhëna. Të mësuarit e thellë, nga ana tjetër, përdor një rrjet shtresash të ndërlidhura që aksesohen dhe ndikohen nga njëra-tjetra, duke rezultuar në të mësuarit "më të thellë".

Si mësimi i makinerive ashtu edhe mësimi i thellë mund të përdoren për të gjeneruar modele parashikuese dhe mund të trajnohen në një sërë grupesh të dhënash. Sidoqoftë, mësimi i thellë në përgjithësi kërkon më shumë të dhëna sesa mësimi i makinës për të ndërtuar një model të saktë dhe tenton të tejkalojë mësimin e makinës kur ka sasi të mëdha të dhënash.