딥러닝은 기계학습의 한 분야로 인공 신경망을 사용하는데, 인공 신경망은 두뇌의 사고처리절차를 모방한 계산 모델로 데이터를 학습하여 데이터에 내포된 패턴을 찾거나 데이터를 추상화하며, 보통 하나 이상의 중간층을 포함하기 때문에 딥러닝이라고 불린다. 딥러닝은 광범위한 기계 학습 알고리즘의 일종으로서, 중간층이 여러 개 쌓인 깊은 신경망 구조를 위한 학습 알고리즘이라는 측면에서 전통적인 기계학습 알고리즘과는 다른 모습을 보인다.
기계학습영역에서 딥러닝이 큰 진전을 보인 분야는 컴퓨터 비전과 이미지 인식이며, 자연어 처리 역시 딥러닝이 주도할 수 있는 또 다른 분야이다. 마찬가지로 소리 및 음성 인식 역시 순차학습 분야로, 시계열 혹은 기호 열 데이터 예측을 위해 기계학습을 사용한다. 이와 같은 딥러닝 패키지 중 하나인 R은 가장 많이 사용되는 프로그램이다.
뿐만 아니라 자율주행을 위한 교통 표지판 인식 등 지능형 자동차를 위한 컴퓨터 비전 분야에 딥러닝이 적용될 수 있는데, 주로 중첩 신경망이라는 체계를 활용한다. 자율주행자동차는 인간의 개입없이 목적지 사이를 여행하거나 주행할 수 있는 로봇 자동차로서 스스로 운행할 수 있기 위해서는 자율주행 환경을 감지하고 해석할 수 있어야 하는데, 이를 위해서는 레이더나 GPS, 컴퓨터 비전과 같은 다양한 기술을 사용한다. 그리고 원하는 목적지에 도달하는 적절한 이동경로를 미리 정하여야 한다. 따라서, 이를 위해서는 물체인식작업이 중요하며, 중첩신경망을 활용하여 기계학습을 유도할 수 있다. 이를 위해 주로 사용되는 API로는 Tensor Flow나 Keras 등의 프레임워크가 있다.
특히 Tensor Flow는 구글이 만든 공개 기계학습프레임워크로서, 딥러닝 모델을 설계, 구현 및 학습하는데 사용하는 것으로 잘 알려져 있지만, 범용 수치 계산용으로도 사용할 수 있다.