딥러닝의 가장 큰 장점은 기계에게 문제 해결 방법을 가르쳐줄 필요 없이 기계가 스스로 학습하여 과제수행 방법을 발견해 낸다는 것이다(Mayer-Schönberger & Cukier, 2013). 따라서 딥러닝이 일어나기 위해 서는 충분한 학습 자료의 공급이 필수적이다. 심층신경망 모델과 GPU의 발달에 따라 컴퓨터가 대량의 정보를 단시간에 처리할 수 있는 능력을 가졌다고 하더라도 실제로 학습을 위한 다량의 데이터가 입력되지 않으면 딥러닝은 일어나지 않는다(Lee, 2015). 예를 들어, 컴퓨터가 사진에 있는 강아지를 식별할 수 있으려면 수만 장의 강아지 사진을 사전 학습해야 한다. 알파고는 3000만 건이 넘는 프로기사의 대국 정보를 학습해 이세돌 9단을 이길 수 있는 수준에 이르렀다(한겨레신문, 2016).
기계 스스로 학습하여 과제수행 방법을 발견하는 게 딥러닝의 장점이지만 학습을 위한 다량의 데이터가 입력되지 않으면 딥러닝은 일어나지 않는다. 알파고가 승리한 건 3000만 건이 넘는 대국 정보를 학습했기 때문이다.