Învățarea profundă este un sub-câmp al învățării automate, care (în general vorbind) este o tehnologie inspirată de creierul uman și de funcțiile sale. Prima dată introdusă în anii ’50, învățarea automată este informată cumulativ de ceea ce este cunoscut sub numele de rețea neuronală artificială, o multitudine de noduri de date interconectate care formează colectiv baza inteligenței artificiale. (Pentru elementele de bază ale învățării automate, consultați Machine Learning 101.)
Învățarea automată permite, în esență, programelor computerului să se schimbe singuri atunci când sunt solicitate de date externe sau de programare. Prin natură, este capabil să realizeze acest lucru fără interacțiunea umană. Partajează o funcționalitate similară cu extragerea datelor, dar cu rezultatele minate care urmează să fie procesate de mașini și nu de oameni. Este împărțit în două mari categorii: învățare supravegheată și nesupravegheată.
Învățarea mecanică supravegheată implică inferența operațiunilor prestabilite prin date de instruire etichetate. Cu alte cuvinte, rezultatele supravegheate sunt cunoscute în avans de programatorul (uman), dar sistemul care deduce rezultatele este instruit să le „învețe”. În schimb, învățarea automată nesupravegheată atrage inferențe din datele de intrare necredințate, adesea ca un mijloc de a detecta tiparele necunoscute.
