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डीप लर्निंग (Deep Learning) एक अलगावशेषण (Specialization) है, जो कि आधुनिक मशीन लर्निंग (Machine Learning) के विकास का एक प्रकार है। इसका मुख्य उद्देश्य होता है कि उपयोगकर्ताओं को सुबिधा देना, कि वे उनके संग्रहित डेटा से सही और नकारात्मक परिणामों की प्राप्ति कर सकें। डीप लर्निंग में अलगावशेषण का उपयोग और मशीन लर्निंग में संभव नहीं होता है।

यह एक कम्प्यूटर प्रोग्रामिंग तकनीक है, जिसका उपयोग मशीन लर्निंग के प्रकारों को ज्ञान ,सृजन करने या सीखने में किया जाता है। डीप लर्निंग के परामर्शों का उपयोग करते हुए, कंप्यूटर प्रोग्राम अपने आप सीखने की क्षमता को बढ़ा सकता है।

गहन शिक्षण (deep learning) का प्रयोग उच्च आंतरिक (internal structure) लेयर से बनाई गई मॉडल में करता है। यह इसलिए होता है कि यह मॉडल क्षेत्र समझ, विश्लेषण और अंतिम नतीजे तक पहुंचने में काफी मदद करता है। यह एक मुश्किल काम होता है, क्योंकि लेयरों को सही अनुमानों के साथ दूसरे लेयरों और प्रबल डेटा संरचनाओं से भारती होना पड़ता है।

इंटरनेट उम्र में नई तकनीकों की तलाश होने से पहले, डाटा विज्ञानियों को उदाहरण के बिना और समझ जाएं तो संभव नहीं था। डीप लर्निंग ने अब ऐसे उदाहरण (examples) प्रदान किए हैं, जो कि बड़ी मातृका (Matrix) से संबंधित प्रतिक्रियाओं को अनुमानित करने में मदद करते हैं। 

डीप लर्निंग तकनीक को समझने के लिए, आपको इसका उपयोग करना चाहिए। मशीन लर्निंग और ज्ञान मॉडल संदर्भ के रूप में इसका उपयोग एक संतुलित कौशलों का समन्वय करता है, जो डेटा से सही और विवेचनात्मक नतीजे प्रदान करते हैं।

इस संस्करण में, सहज है कि डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग सुधारों के लिए एक क्रोध है। इसलिए, इसका प्रभाविता कित होता जा रहा है: माहिती विज्ञान के क्षेत्र में, तंत्रिकाओं विज्ञान, मशीन संचालन, कंप्यूटर विज्ञान, टेक्सट विश्लेषण, अस्‍थयी लेखी तंत्र में, मेडिकल विवरण, वाणिज्यिक संसाधन प्रबंधन और दूसरों में.