Глибоке навчання - це підполе машинного навчання, яке (загалом кажучи) - це технологія, яка надихається людським мозку та його функціями. Вперше запроваджене в 1950-х роках машинне навчання кумулятивно повідомляється тим, що називається штучною нейронною мережею, безліччю взаємопов'язаних вузлів даних, які в сукупності становлять основу для штучного інтелекту. (Для основ машинного навчання див. Машинне навчання 101.)
Машинне навчання, по суті, дозволяє комп'ютерним програмам змінюватись самі, коли їх вимагають зовнішні дані або програмування. За своєю природою вона здатна здійснити це без взаємодії людини. Він поділяє подібну функціональність при обробці даних, але з видобутими результатами, які обробляються машинами, а не людиною. Він поділяється на дві основні категорії: навчання під наглядом та без нагляду.
Контрольоване машинне навчання передбачає висновок заздалегідь визначених операцій через мічені дані навчання. Іншими словами, контрольовані результати заздалегідь відомі (людиною) програмістом, але система, що виводить результати, навчена «вивчати» їх. Навпаки, непідконтрольне машинне навчання, навпаки, виводить висновки з незазначених вхідних даних, часто як засіб виявлення невідомих зразків.
