Derin Öğrenme bir makine öğrenme yöntemidir. Verilen bir veri kümesi ile çıktıları tahmin edecek yapay zekayı eğitmemize olanak sağlar. Yapay zekayı eğitmek için hem denetimli hem de denetimsiz öğrenme kullanılabilir.
Derin öğrenme, verilen bir veri seti ile sonuçları tahmin eden birden fazla katmandan oluşan bir makine öğrenme yöntemidir. Derin öğrenme, makine öğrenmesi ve yapay zekâ birbirinden farklı anlamları olan terimlerdir. Derin öğrenme, makine öğrenmesinin; makine öğrenmesi ise yapay zekânın alt dalı olarak özetlenebilir.
Deep learning, çok katmanlı sinir ağlarını kullanarak verileri işlemeyi ve yorumlama yeteneğini geliştirmeyi amaçlar. Bu sayede deep learning, daha karmaşık verileri işleyebilir ve daha doğru sonuçlar üretebilir. Deep learning, günümüzde birçok farklı alanda kullanılmaktadır. Örneğin, bir sağlık kurumu deep learning teknolojisini kullanarak hastaların verilerini inceleyerek belirli bir hastalığın belirtilerini tespit edebilir ve bu sayede hastalığı erken teşhis edebilir. Deep learning, diğer makine öğrenme tekniklerinden daha gelişmiş bir yöntemdir ve bu nedenle daha doğru sonuçlar üretebilir.
Deep Learning yeni bir kavram değildir. Uzun zamandır derin öğrenme üzerinde bolca çalışmalar yapılmıştır.
Derin öğrenme günümüzde pek çok farklı sektörde kullanılmaktadır. Örnek vermek gerekirse otomotiv sektöründe sensör verilerine dayanan sürücüsüz araçlar, tıpta teşhis uzmanlarına duyulan bağımlılığı ortadan kaldırarak kanser belirtilerini tespit edilmesi, pazarlamada duygu analizi fotoğraf ve videoları inceleyerek gerçek zamanlı duygu tespiti yapılması gibi uygulama alanları mevcuttur.