Hluboké učení je podoblastí strojového učení, která se zaměřuje na vytváření modelů, které se učí reprezentovat data pomocí hierarchie konceptů. Tato technika je inspirována fungováním lidského mozku a je schopna automaticky extrahovat vlastnosti a vzory z velkého množství dat. Hluboké učení se často využívá v oblastech jako rozpoznávání obrazu, překlad jazyka, rozpoznávání řeči a mnoho dalších.
Hluboké učení je podmnožina strojového učení, která umožňuje počítačům učit se z dat bez explicitního programování. Používá algoritmy k efektivnímu a přesnému hledání vzorů v datech, které lze poté použít pro predikční a rozhodovací úkoly. Čím hlubší je architektura sítě, tím přesnější výsledky bude produkovat. Hluboké učení se stává stále populárnějším díky své schopnosti pracovat s velkými datovými sadami a poskytovat přesné výsledky.