Vysvětlení fungování hlubokého učení spočívá v tom, že algoritmy strojového učení se učí reprezentovat data pomocí hierarchie konceptů, kde každá vrstva extrahuje stále složitější funkce nebo vlastnosti dat. Tyto modely se trénují na velkém množství dat a upravují své váhy tak, aby minimalizovaly chybu při predikci. Díky tomu jsou schopny automaticky extrahovat užitečné informace z dat a provádět složité úkoly, jako je rozpoznávání obrazů, překlad jazyka nebo hraní her.
Hluboké učení je odvětvím strojového učení, které využívá neuronové sítě s více vrstvami k učení se z komplexních datových sad. Neuronové sítě jsou navrženy k identifikaci vzorů v datech, což jim umožňuje provádět velmi přesné predikce. Každá vrstva sítě je zodpovědná za jiný aspekt dat, což umožňuje modelu provádět podrobnější a detailnější predikce. Kombinací poznatků z každé vrstvy mohou hluboké učící sítě provádět predikce a rozhodnutí na úrovni odborníka v široké škále úkolů.