Aprendizado profundo é aprendizado de máquina com redes neurais de muitas camadas. Ele está por trás dos modelos de linguagem, do reconhecimento de imagens e do reconhecimento de voz.
Exemplo
Uma rede aprende a reconhecer gatos a partir de milhões de fotos, sem que ninguém escreva regras sobre orelhas ou bigodes.
Para profissionais
Cada camada aprende características mais abstratas a partir da saída da anterior. O avanço a partir de 2012, aproximadamente, veio de grandes conjuntos de dados, GPUs e melhores métodos de treinamento. Exige muito processamento e é difícil de explicar.
