Học sâu là một lĩnh vực của học máy, mà (nói chung) là công nghệ được lấy cảm hứng từ bộ não con người và các chức năng của nó. Được giới thiệu lần đầu tiên vào những năm 1950, học máy được thông tin tích lũy bởi cái được gọi là mạng nơ ron nhân tạo, rất nhiều nút dữ liệu được kết nối với nhau tạo thành cơ sở cho trí tuệ nhân tạo. (Để biết những điều cơ bản về học máy, hãy xem Machine Learning 101.)
Học máy về cơ bản cho phép các chương trình máy tính tự thay đổi khi được nhắc bởi dữ liệu ngoài hoặc lập trình. Theo tự nhiên, nó có thể thực hiện điều này mà không cần sự tương tác của con người. Nó chia sẻ chức năng tương tự với khai thác dữ liệu, nhưng với kết quả được khai thác sẽ được xử lý bằng máy chứ không phải con người. Nó được chia thành hai loại chính: học tập có giám sát và không giám sát.
Học máy được giám sát liên quan đến sự suy luận của các hoạt động được xác định trước thông qua dữ liệu đào tạo được dán nhãn. Nói cách khác, các kết quả được giám sát được biết trước bởi người lập trình (con người), nhưng hệ thống suy ra kết quả được đào tạo để học hỏi họ. Ngược lại, máy học không được giám sát sẽ rút ra các kết luận từ dữ liệu đầu vào không được gắn nhãn, thường là phương tiện để phát hiện các mẫu chưa biết.
