4、问题解决方法：传统机器学习算法遵循标准程序以解决问题。它将问题拆分成数个部分，对其进行分别解决，而后再将结果结合起来以获得所需的答案。深度学习则以集中方式解决问题，而无需进行问题拆分。
5、执行时间：执行时间是指训练算法所需要的时间量。深度学习需要大量时间进行训练，因为其中包含更多参数，因此训练的时间投入也更为可观。相对而言，机器学习算法的执行时间则相对较短。
6、可解释性：可解释性是机器学习与深度学习算法间的主要区别之一——深度学习算法往往不具备可解释性。也正因为如此，业界在使用深度学习之前总会再三考量。
机器学习与深度学习的实际应用：
1. 通过指纹实现出勤打卡、人脸识别或者通过扫描车牌识别牌照号码的计算机视觉技术。
2. 搜索引擎中的信息检索功能，例如文本搜索与图像搜索。
3. 自动电子邮件营销与特定目标识别。
4. 癌症肿瘤医学诊断或其他慢性疾病异常状态识别。
5. 自然语言处理应用程序，例如照片标记。Facebook就提供此类功能以提升用户体验。
6. 在线广告。
未来发展趋势：
1. 随着业界越来越多地使用数据科学与机器学习技术，对各个组织而言，最重要的是将机器学习方案引入其现有业务流程。
2. 深度学习的重要程度正逐步超越机器学习。事实已经证明，深度学习是目前最先进且实际效能最出色的技术方案之一。
3. 机器学习与深度学习将在研究与学术领域证明自身蕴藏的巨大能量。