Duboko učenje
Dubinsko učenje je dio šire porodice metoda mašinskog učenja, koje se zasnivaju na umjetnim neuronskim mrežama s reprezentacijskim učenjem. Učenje može biti nadgledano, polunadzirano ili bez nadzora. Arhitekture dubokog učenja kao što su duboke neuronske mreže, mreže dubokih vjerovanja, učenje s dubokim pojačanjem, rekurentne neuronske mreže, konvolucione neuronske mreže i transformatori, primijenjene su na razna polja uključujući računarski vid, prepoznavanje govora, obradu prirodnog jezika, mašinsko prevođenje, bioinformatiku, osmišljavanje lijekova, analize medicinskih snimaka, nauke o klimi, inspekcije materijala i programi društvenih igara, gdje su dali rezultate koji su usporedivi i u nekim slučajevima prevazilaze performanse stručnjaka. Vještačke neuronske mreže (ANN) inspirisane su obradom informacija i distribuiranim komunikacionim čvorovima u biološkim sistemima. ANN imaju višestruke razlike od biološkog mozga. Naime, umjetne neuronske mreže imaju tendenciju da budu statične i simbolične, dok je biološki mozak većine živih organizama dinamičan (plastičan) i analogan.