Algoritmos de aprendizado profundo e aprendizado raso são essencialmente a mesma coisa e, portanto, podem, para todos os efeitos, ser usados indistintamente em qualquer aplicação de machine learning.

Algoritmos de aprendizado profundo são menos complexos que os de aprendizado raso e, por tal razão, acabam se mostrando muito mais adequados para processar dados brutos, como imagens e sons.

Algoritmos de aprendizado raso são mais eficientes na aprendizagem a partir de dados brutos, enquanto os algoritmos de aprendizado profundo requerem recursos pré-selecionados para funcionar corretamente.

Algoritmos de aprendizado profundo são mais complexos e podem aprender diretamente a partir de dados brutos, enquanto os algoritmos de aprendizado raso dependem de recursos pré-selecionados.

Algoritmos de aprendizado profundo e aprendizado raso são inapropriados para aplicações de machine learning, em função da conhecida limitação de não conseguirem processar eficientemente grandes volumes de dados.