Dziļā mācīšanās ir mašīnmācīšanās apakšlauks, kas (vispārīgi runājot) ir tehnoloģija, kuru iedvesmo cilvēka smadzenes un tās funkcijas. Pirmoreiz ieviesta pagājušā gadsimta piecdesmitajos gados, mašīnmācību kumulatīvi ietekmē tas, kas pazīstams kā mākslīgais neironu tīkls, kas ir savstarpēji savienotu datu mezglu pārpilnība, kas kopā veido mākslīgā intelekta pamatu. (Lai iegūtu mašīnmācības pamatus, skatiet Machine Learning 101.)
Mašīnmācība būtībā ļauj datorprogrammām mainīt sevi, kad to prasa ārēji dati vai programmēšana. Pēc būtības tas to spēj paveikt bez cilvēku mijiedarbības. Tam ir līdzīga funkcionalitāte kā datu ieguvei, bet ar iegūtiem rezultātiem jāapstrādā mašīnām, nevis cilvēkiem. Tas ir sadalīts divās lielās kategorijās: pārraudzībā un bez uzraudzības.
Vadīta mašīnmācība ir saistīta ar iepriekš noteiktu darbību veikšanu, izmantojot marķētus apmācības datus. Citiem vārdiem sakot, uzraudzītos rezultātus jau iepriekš zina (cilvēks) programmētājs, bet sistēma, kas secina rezultātus, ir apmācīta tos “iemācīties”. Turpretī neuzraudzīta mašīnu apguve izdara secinājumus no neiezīmētiem ievades datiem, bieži kā līdzekli nezināmu modeļu noteikšanai.
