دو برهان اصلی وجود داراست که یوزرها  طراحی سایت در مشهد و دانشمندان حوزه علم ها کامپیوتر را مشتاق می‌سازد تا از یادگیری عمیق به‌تیتر زیرمجموعه‌ای از هوش تصنعی استعمال نمایند. درپی، آن دو برهان نقل شده میباشد.
 
در پروسه یادگیری عمیق، داده ها برچسب گذاری گردیده در سطح بزرگ و به‌شکل لحظه‌ای در درون Labeled Dataها قرار میگیرد. از جمله، ماشین‌های سوای راننده، می بایست اطلاعاتی مانند ویدئوی خیابان‎‌ها و تصاویر مرتبط با‌آنان را با جزئیات در Labeled Data داشته‌باشند تا با پردازش‌های موردنیاز به‌صحت به‌وظیفه خویش کار نمایند.
یادگیری عمیق قابلیت و امکان احتساب‌گری بسیار بالایی دارااست. به‌طوری که در‌این الگوریتم، پردازنده های گرافیکی، ساختاری متوازن با توان همت مناسب دارا هستند و این مزیت منجر میگردد؛ در حین به حساب آوردن داده ها در حوزه وسیع داده و به طور خوشه‌ای، فرصت یادگرفتن برای مراحل یادگیری عمیق کم شده و به‌دستکم مجال ممکن رسد.
تفاوت های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
دوستان عزیز، همانگونه که تا قبل از اینً هم در یادگرفتن یادگیری عمیق اشاره شد؛ Deep Learning ذیل شاخه‌ای از یادگیری ماشین میباشد. در روند یادگیری ماشین (Machine Learning)، استارت سیستم به‌وسیله دستیابی دستی خصوصیت‌ها کلید میخورد. به‌نحوی که از همین خصوصیت‌ها برای ایجاد کرد سبک مجموعه‌بندی به کار گیری میشود. این درحالی میباشد که در یادگیری عمیق، روند حصول خصوصیت‌ها اصلا دستی نبوده و این عمل در الگوریتم یادگیری عمیق تماماً اتوماتیک اعمال میگیرد.