Il Machine learning è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI); a sua volta, il Deep Learning è un sottoinsieme del Machine learning basato su reti neurali multistrato.
Il sistema esegue il training di un modello, apprende dai dati e migliora con l'esperienza senza essere esplicitamente programmato. Durante il training, il sistema legge gli esempi e regola gradualmente i parametri. La formazione utilizza ogni esempio da poche volte a miliardi di volte. Il modello addestrato può fare previsioni utili da nuovi dati (mai visti prima) tratti dalla stessa distribuzione di quella utilizzata per addestrare il modello. Il sistema attraverso algoritmi matematici apprende informazioni direttamente dai dati, corregge gli errori e arriva a svolgere autonomamente un determinato compito.
