深層学習とは、人間の脳を模擬した際のニューラルネットワークの中間部分にある多層構造（機械学習）を示しています。

機械学習では、どのような要因（説明変数）を機械に学習させれば、精度の高いモデルが構築できるのかという特徴抽出の問題がありました。

深層学習では、この問題をコンピユータが実行することで解決をしています。また深層学習
は、深いネットワーク構造を表現し、学習することできます。

深いネットワーク構造とは、デ—夕ベースに収まっている表層的な数値だけでなく、データの組み合わせ、背後に隠れた組み合わせで生じる概念や特徴を含み、階層的な構造を機械が表現することを意味します。

例えば、猫などの動物を認識する際に、目、耳、口のようなパーツレベルの組み合わせでの特徴に対して、パーツを構成する線や点などの組み合わせで特徴を表現していくことが深いネットワーク構造になります。

実際に様々なサービスが提供されており、ゲームや画像検索、音声、自然言語処理など様々な分野で深層学習が使われています。