Дълбокото обучение е подполе на машинното обучение, което (най-общо казано) е технология, която е вдъхновена от човешкия мозък и неговите функции. За първи път въведено през 50-те години, машинното обучение е кумулативно информирано от изкуствената невронна мрежа, множество от взаимосвързани възли за данни, които колективно формират основата на изкуствения интелект. (За основите на машинното обучение, вижте Машинното обучение 101.)
Машинното обучение по същество позволява на компютърните програми да се променят, когато бъдете подканени от външни данни или програмиране. По природа тя е в състояние да постигне това без човешко взаимодействие. Той споделя подобна функционалност с извличане на данни, но с извлечени резултати, които да се обработват от машини, а не от хора. Той е разделен на две основни категории: контролирано и неподдържано обучение.
Контролираното машинно обучение включва извеждането на предварително определени операции чрез етикетирани данни за обучение. С други думи, контролираните резултати са известни предварително от (човешкия) програмист, но системата, която извежда резултатите, е обучена да ги „научава“. За разлика от тях, непроучваното машинно обучение извлича изводи от незабелязани входни данни, често като средство за откриване на неизвестни модели.
