El aprendizaje profundo es aprendizaje automático con redes neuronales de muchas capas. Está detrás de los modelos de lenguaje, el reconocimiento de imágenes y el reconocimiento de voz.
Ejemplo
Una red aprende a reconocer gatos a partir de millones de fotos sin que nadie escriba reglas sobre orejas o bigotes.
Para profesionales
Cada capa aprende rasgos más abstractos a partir de la salida de la anterior. El gran avance desde 2012 aproximadamente se debió a grandes conjuntos de datos, GPU y mejores métodos de entrenamiento. Requiere mucha capacidad de cálculo y es difícil de explicar.
