ディープラーニングは、特にニューロンネットワークにおける人間の脳の構造と機能に触発されたアルゴリズムに基づいた自動学習（機械学習）の分岐です。

深い学習の目的は、大量のデータの観察と分析を通じてコン​​ピューターが学習できるようにし、各タスクに対して特別にスケジュールされることなく複雑なタスクを実行できるようにすることです。深い学習の主なアプローチは、データの階層的表現の学習です。つまり、モデルは自動的にデータの関連特性を識別し、それらを使用して分類、予測、またはパターン認識タスクを実行することができます。

このタイプのテクノロジーは、画像認識、自然言語処理、オブジェクト分類、意思決定、ロボットなどのさまざまなアプリケーションで広く使用されています。
El Deep Learning es una rama del aprendizaje automático (Machine Learning) que se basa en algoritmos inspirados en la estructura y función del cerebro humano, especialmente en las redes neuronales.

El objetivo del Deep Learning es permitir que las computadoras aprendan a través de la observación y análisis de grandes cantidades de datos, de manera que puedan realizar tareas complejas sin ser programadas específicamente para cada tarea. El enfoque principal del Deep Learning es el aprendizaje de representaciones jerárquicas de los datos, lo que significa que el modelo puede aprender automáticamente a identificar características relevantes en los datos y utilizarlas para realizar tareas de clasificación, predicción o reconocimiento de patrones.

Este tipo de tecnología se utiliza ampliamente en diversas aplicaciones, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, la clasificación de objetos, la toma de decisiones y la robótica, entre otros.