التعلم العميق هو حقل فرعي للتعلم الآلي ، والذي (بشكل عام) عبارة عن تقنية مستوحاة من العقل البشري ووظائفه. تم تقديم التعلم الآلي لأول مرة في الخمسينيات من القرن الماضي ، وهو ما يعرف بالشبكة العصبية الاصطناعية ، وهي مجموعة كبيرة من نقاط البيانات المترابطة التي تشكل مجتمعة أساسًا للذكاء الاصطناعي. (للحصول على أساسيات التعلم الآلي ، تحقق من Learning Learning 101.)
يتيح التعلم الآلي أساسًا لبرامج الكمبيوتر تغيير نفسها عند مطالبتها بالبيانات أو البرمجة الخارجية. وهي بطبيعتها قادرة على تحقيق ذلك دون تفاعل بشري. تشترك في وظائف مماثلة مع التنقيب عن البيانات ، ولكن مع معالجة المناجم بالنتائج بدلاً من البشر. وهي مقسمة إلى فئتين رئيسيتين: التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف.
يتضمن التعلم الآلي تحت الإشراف الاستدلال على العمليات المحددة مسبقًا من خلال بيانات التدريب المحددة. بمعنى آخر ، فإن النتائج الخاضعة للإشراف معروفة مقدمًا بواسطة المبرمج (الإنساني) ، ولكن النظام الذي يستنتج النتائج مدرّب على "تعلمها". وعلى النقيض من ذلك ، فإن التعلم الآلي غير الخاضع للرقابة يستخلص استنتاجات من بيانات الإدخال غير المُعلَّمة ، وغالبًا ما يكون وسيلة للكشف عن أنماط غير معروفة.
