 Bu makaleyi iki cümleyle özetleyin.
Derin öğrenme, temsili öğrenme ile yapay sinir ağlarına dayalı daha geniş bir makine öğrenimi yöntemleri ailesinin bir parçasıdır. Öğrenme, denetimli, yarı denetimli veya denetimsiz olabilir.[2] Derin sinir ağları, derin inanç ağları, derin pekiştirmeli öğrenme, tekrarlayan sinir ağları, evrişimli sinir ağları ve dönüştürücüler gibi derin öğrenme mimarileri, bilgisayarla görme, konuşma tanıma, doğal dil işleme, makine çevirisi, biyoinformatik, ilaç tasarımı gibi alanlara uygulanmıştır. , tıbbi görüntü analizi, iklim bilimi, malzeme incelemesi ve masa oyunu programları, burada insan uzman performansıyla karşılaştırılabilir ve bazı durumlarda onu aşan sonuçlar ürettiler.[3][4][5] Yapay sinir ağları (YSA), biyolojik sistemlerdeki bilgi işleme ve dağıtılmış iletişim düğümlerinden esinlenmiştir. YSA'ların biyolojik beyinlerden çeşitli farklılıkları vardır. Spesifik olarak, yapay sinir ağları statik ve sembolik olma eğilimindeyken, çoğu canlı organizmanın biyolojik beyni dinamik (plastik) ve analogdur.[6][7] Derin öğrenmedeki "derin" sıfatı, ağda birden çok katmanın kullanılmasını ifade eder. İlk çalışma, doğrusal bir algılayıcının evrensel bir sınıflandırıcı olamayacağını, ancak sınırsız genişliğe sahip bir gizli katmana sahip polinom olmayan bir aktivasyon işlevine sahip bir ağın olabileceğini gösterdi. Derin öğrenme, hafif koşullar altında teorik evrenselliği korurken, pratik uygulamaya ve optimize edilmiş uygulamaya izin veren, sınırsız sayıda sınırlı boyuttaki katmanlarla ilgilenen modern bir varyasyondur. Derin öğrenmede, verimlilik, eğitilebilirlik ve anlaşılabilirlik adına katmanların heterojen olmasına ve biyolojik olarak bilgilendirilmiş bağlantıcı modellerden büyük ölçüde sapmalarına da izin verilir.
 Derin öğrenme, çok katmanlı yapay sinir ağlarını içeren ve bilgisayar görüşü, doğal dil işleme ve ilaç tasarımı gibi alanlara başarıyla uygulanan makine öğreniminin bir alt kümesidir. Derin öğrenme mimarileri biyolojik sinir ağlarından ilham alırken, statik ve sembolik yapıları ve polinom olmayan aktivasyon fonksiyonları ile çoklu katman kullanımları bakımından farklılık gösterirler.