Krahasoni dhe krahasoni avantazhet dhe disavantazhet e të mësuarit të thellë dhe të të mësuarit përforcues.
Të mësuarit e thellë dhe të mësuarit përforcues kanë të dyja avantazhet dhe disavantazhet. Të mësuarit e thellë mund t'u mundësojë algoritmeve të mësimit të makinerive të identifikojnë marrëdhëniet brenda grupeve të mëdha të të dhënave duke njohur modele, por mund të vuajë nga përshtatja e tepërt kur të dhënat e disponueshme janë të kufizuara. Të mësuarit përforcues është i përshtatshëm për mjediset në të cilat një model duhet të mësojë nga prova dhe gabimi, dhe është veçanërisht i përshtatshëm për problemet që përfshijnë një strukturë shpërblimi afatgjatë, por mund të vuajë nga paaftësia për të identifikuar shpërblime që nuk janë lehtësisht të matshme. Përveç kësaj, mësimi i thellë mund të jetë i kushtueshëm nga ana llogaritëse dhe të kërkojë më shumë të dhëna, ndërsa mësimi përforcues mund të zgjidhë probleme më komplekse, por me më pak burime.