Giluminis mokymasis yra mašininio mokymosi sritis, kuri (paprastai kalbant) yra technologija, įkvėpta žmogaus smegenų ir jos funkcijų. Pirmą kartą pristatytas šeštajame dešimtmetyje, mašininį mokymąsi kaupia tai, kas vadinama dirbtiniu nervų tinklu, daugybe sujungtų duomenų mazgų, kurie kartu sudaro dirbtinio intelekto pagrindą. (Norėdami sužinoti apie mašininio mokymosi pagrindus, skaitykite „Machine Learning 101“.)
Mašinų mokymasis iš esmės leidžia kompiuterinėms programoms pakeisti save, kai to reikalauja išoriniai duomenys ar programavimas. Iš prigimties tai sugeba įgyvendinti be žmonių sąveikos. Jis dalijasi panašiu funkcionalumu kaip duomenų gavyba, tačiau gautus rezultatus apdoroja mašinos, o ne žmonės. Jis skirstomas į dvi pagrindines kategorijas: prižiūrimas ir neprižiūrimas mokymasis.
Prižiūrimas mašinų mokymasis reiškia iš anksto nustatytų operacijų darymą pagal paženklintus mokymo duomenis. Kitaip tariant, prižiūrimi rezultatai yra iš anksto žinomi (žmogaus) programuotojo, tačiau rezultatus nustatanti sistema yra mokoma juos „išmokti“. Priešingai, neprižiūrimas mašinų mokymasis daro išvadą iš nepaženklintų įvesties duomenų, dažnai kaip priemonių nežinomiems modeliams aptikti.
