ディープラーニング（またはスペイン語の深い学習）は、データ処理層を通じて自律的に学習できる人工ニューラルネットワークの構築とトレーニングに焦点を当てた人工知能とコンピューターサイエンスの分野です。

これらのモデルは、大量の複雑なデータを処理し、パターン、関係、関連する特性を抽出して、画像分類、音声認識、自然言語処理などの特定のタスクを実行できます。

他の自動学習アプローチとは異なり、ディープラーニングは結果のニューラルネットワークを可能にします。

要約すると、Deep Learningは、人工ニューロンネットワークのアルゴリズムを使用して大規模なデータセットから学習および決定を下す自動学習手法であるため、複雑な問題に対処し、以前にしか行えなかったタスクを実行することが特に役立ちます。
El deep learning (o aprendizaje profundo en español) es una rama de la inteligencia artificial y la informática que se enfoca en la construcción y entrenamiento de algoritmos y modelos de redes neuronales artificiales que pueden aprender de manera autónoma a través de capas de procesamiento de datos.

Estos modelos pueden procesar grandes cantidades de datos complejos y extraer patrones, relaciones y características relevantes para realizar tareas específicas, como clasificación de imágenes, reconocimiento de voz, procesamiento del lenguaje natural, entre otras.

A diferencia de otros enfoques de aprendizaje automático, el deep learning permite que las redes neuronales sean altamente escalables y adaptables, lo que significa que se pueden entrenar con grandes cantidades de datos para lograr una mayor precisión y generalización en la toma de decisiones y la predicción de resultados.

En resumen, el deep learning es una técnica de aprendizaje automático que utiliza algoritmos de redes neuronales artificiales para aprender y tomar decisiones a partir de grandes conjuntos de datos, lo que lo hace especialmente útil para abordar problemas complejos y realizar tareas que anteriormente solo podían ser realizadas por seres humanos.