ディープ・ラーニング（deep learning）とは何ですか？
ディープ・ラーニングは、表現学習を用いた人工ニューラル・ネットワーク（neural network）に基づく、より広範な機械学習手法のファミリーの一部である。学習は、教師あり、半教師あり、教師なしがある。

ディープ・ニューラル・ネットワーク（deep neural network）、ディープ・ビリーフ・ネットワーク、深層強化学習、リカレント・ニューラル・ネットワーク（recurrent neural network）、コンボリューショナル・ニューラル・ネットワーク（convolutional neural network）、トランスフォーマー(Transformer)などの深層学習アーキテクチャは、コンピュータビジョン、音声認識、自然言語処理、機械翻訳、バイオインフォマティクス、ドラッグデザイン、医療画像解析、気候科学、材料検査、ボード・ゲームプログラムなどの分野に適用され、人間の専門家の性能と同等、場合によってはそれを上回る結果を出しています。

人工神経回路網（ANN）は、生体システムにおける情報処理や分散通信ノードから着想を得たものである。ANNは、生物学的な脳と様々な違いがある。具体的には、人工ニューラル・ネットワーク（neural network）は静的で記号的である傾向があり、ほとんどの生物の生物学的脳は動的（可塑的）でアナログ的である。

ディープ・ラーニングの形容詞「ディープ」は、ネットワークに複数の層を使用することを意味する。初期の研究では、線形パーセプトロン(perceptron)は万能分類器になり得ないが、非多項式活性化関数を持つネットワークで、境界のない幅の隠れ層が1つあれば、万能分類器になり得ることが示された。深層学習は、現代のバリエーションであり、境界のある大きさの境界のない数の層に関係し、実用的な応用と最適化された実装を可能にし、穏やかな条件下での理論的普遍性を保持するものである。ディープ・ラーニングでは、効率性、訓練性、理解しやすさのために、層が異種であることや、生物学的情報に基づくコネクショニスト・モデル（connectionist models）から大きく逸脱することも許容される。
ディープ・ラーニングは、表現学習を用いた人工ニューラル・ネットワークに基づく、より広範な機械学習手法のファミリーの一部です。