Il deep learning è una tecnica avanzata di machine learning che utilizza reti neurali profonde, ovvero modelli di intelligenza artificiale costituiti da molteplici strati di nodi (neuroni artificiali), simili alla struttura del cervello umano. Questi modelli sono in grado di apprendere e migliorare automaticamente dai dati, senza la necessità di essere esplicitamente programmati per compiti specifici. La “profondità” delle reti, riferita al numero di strati, consente loro di eseguire operazioni di elaborazione e astrazione complesse.

Il deep learning è particolarmente utile nell’elaborazione di grandi quantità di dati non strutturati, come immagini, audio e testo. Ad esempio, le reti neurali convoluzionali (CNN) sono ampiamente utilizzate nell’elaborazione di immagini, mentre le reti neurali ricorrenti (RNN) sono impiegate per il trattamento di sequenze temporali come il linguaggio naturale.

Questo approccio ha portato a progressi straordinari in diversi campi, tra cui il riconoscimento vocale, la visione artificiale, la traduzione automatica e la guida autonoma. I modelli di deep learning richiedono grandi quantità di dati e potenza computazionale, ma offrono prestazioni superiori rispetto ad altre tecniche di machine learning in compiti complessi.