强化学习 (RL) 和深度学习 (DL) 是机器学习中截然不同的方法，各自解决不同类型的问题。强化学习侧重于训练智能体通过与环境交互来做出决策，以最大化累积奖励。例如，RL 智能体可以通过反复试验学习玩电子游戏，并因成功的动作而获得积分。相比之下，深度学习使用具有多层的神经网络，自动从大型数据集中学习模式。例如，DL 模型可以通过分析像素数据来对图像进行分类。虽然 RL 处理的是顺序决策，但 DL 主要侧重于从静态数据中提取特征和进行预测。
技术框架和训练过程存在显著差异。在 RL 中，智能体通过采取行动、观察结果以及根据奖励或惩罚调整其策略来探索环境。这需要平衡探索（尝试新动作）和利用（使用已知的有效动作）。例如，自动驾驶汽车模拟可能会奖励智能体保持在道路上的行为。然而，深度学习依赖于标记数据集和反向传播来调整网络权重。训练用于语音识别的 DL 模型涉及输入音频数据并调整层以最小化预测误差。虽然 RL 通常在动态的、反馈驱动的场景中运行，但 DL 通常处理固定的数据批次。
用例和应用进一步突出了它们的差异。 RL 擅长于需要随时间进行自适应决策的场景，例如机器人技术（例如，训练机器人手臂来抓取物体）或游戏 AI（例如，AlphaGo）。这些任务涉及长期规划和处理不确定性。同时，深度学习在自然语言处理（例如，翻译文本）或计算机视觉（例如，检测 X 射线中的肿瘤）等任务中占据主导地位，在这些任务中，可以处理大量数据来识别复杂模式。虽然 RL 和 DL 可以重叠 - 例如，使用深度神经网络来近似 RL 中的策略（深度 Q 网络） - 但它们的核心目标和方法仍然是分开的。 RL 优先考虑顺序优化，而 DL 强调分层特征学习。