डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का उपक्षेत्र है, जो (आमतौर पर बोलना) प्रौद्योगिकी है जो मानव मस्तिष्क और उसके कार्यों से प्रेरित है। पहली बार 1950 के दशक में पेश किया गया, मशीन लर्निंग को संचयी रूप से सूचित किया जाता है जिसे कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के रूप में जाना जाता है, परस्पर जुड़े डेटा नोड्स का ढेर जो सामूहिक रूप से कृत्रिम बुद्धि का आधार बनता है। (मशीन लर्निंग की मूल बातें के लिए, मशीन लर्निंग 101 देखें।)
मशीन लर्निंग आवश्यक रूप से बाहरी डेटा या प्रोग्रामिंग द्वारा प्रेरित होने पर कंप्यूटर प्रोग्राम को खुद को बदलने की अनुमति देता है। स्वभाव से, यह मानव संपर्क के बिना इसे पूरा करने में सक्षम है। यह डेटा माइनिंग के साथ समान कार्यक्षमता साझा करता है, लेकिन मानव के बजाय मशीनों द्वारा संसाधित किए जाने वाले खनन परिणामों के साथ। इसे दो प्रमुख श्रेणियों में विभाजित किया गया है: पर्यवेक्षित और अनुपयोगी शिक्षा।
सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग में लेबल प्रशिक्षण डेटा के माध्यम से पूर्वनिर्धारित संचालन का अनुमान शामिल है। दूसरे शब्दों में, पर्यवेक्षित परिणामों को (मानव) प्रोग्रामर द्वारा अग्रिम में जाना जाता है, लेकिन परिणामों को बताने वाला सिस्टम उन्हें "सीखने" के लिए प्रशिक्षित करता है। इसके विपरीत अनसुनी मशीन लर्निंग, अनलेब किए गए इनपुट डेटा से इंफ़ेक्शन खींचती है, जो अक्सर अज्ञात पैटर्न का पता लगाने के साधन के रूप में होता है।
