ディープラーニングは機械学習のサブフィールドであり、一般的に言えば、人間の脳とその機能に触発された技術です。 1950年代に最初に導入された機械学習は、人工知能の基礎を集合的に形成する相互接続されたデータノードが多数ある人工ニューラルネットワークとして知られています。 （機械学習の基本については、機械学習101をご覧ください。）
機械学習では、外部データまたはプログラミングによってプロンプトが表示されたときに、コンピュータープログラムが本質的に変化することができます。 本来、人間の介入なしでこれを達成できます。 データマイニングと同様の機能を共有しますが、マイニングされた結果は人間ではなくマシンによって処理されます。 教師あり学習と教師なし学習という2つの主要なカテゴリに分類されます。
教師あり機械学習には、ラベル付きのトレーニングデータを使用した所定の操作の推論が含まれます。 言い換えれば、監督された結果は事前に（人間の）プログラマーによって知られていますが、結果を推測するシステムはそれらを「学習」するように訓練されています。 対照的に、教師なし機械学習は、多くの場合未知のパターンを検出する手段として、ラベルなし入力データから推論を引き出します。
