Derin öğrenme

Derin öğrenme (aynı zamanda derin yapılandırılmış öğrenme, hiyerarşik öğrenme ya da derin makine öğrenmesi) bir veya daha fazla gizli katman içeren yapay sinir ağları ve benzeri makine öğrenme algoritmalarını kapsayan çalışma alanıdır.

Makine öğrenmesi ve veri madenciliği
Problemler Sınıflandırma Kümeleme Regresyon Anomali tespiti Association rules Pekiştirmeli öğrenme Yapılandırılmış tahmin Öznitelik mühendisliği Öznitelik öğrenmesi Öznitelik çıkarımı Online öğrenme Yarı-gözetimli öğrenme Gözetimsiz öğrenme Sıralama öğrenme Gramer Tümevarımı
Gözetimli öğrenme Karar ağacı Birlik öğrenmesi k-YK Doğrusal regresyon Naive Bayes Sinir ağları Lojistik regresyon Relevance vector machine (RVM) Support vector machine (SVM) Rastgele orman
Kümeleme BIRCH Hiyerarşik k-means Beklenti maksimizasyon DBSCAN OPTICS Mean-shift
Boyut indirgeme Faktör analizi CCA ICA LDA NMF PCA t-SNE
Yapılandırılmış tahmin Grafiksel modeller (Bayes ağları, CRF, HMM)
Anomali tespiti k-NN Local outlier factor
Sinir ağları Perseptron Autoencoder Derin öğrenme Çok katmanlı perseptron RNN Kısıtlı Boltzmann makinesi SOM Kıvrımlı sinir ağları
Pekiştirmeli öğrenme Q-Learning SARSA Temporal Difference (TD)
Teori Bias-variance ikilemi Hesaplamalı öğrenme teorisi Empirik risk minimizasyonu Occam learning PAC learning İstatistiki öğrenme teorisi VC theory
Konferanslar ve dergiler NIPS ICML ML JMLR ArXiv:cs.LG

Yani en az bir adet yapay sinir ağının (YSA) kullanıldığı ve birçok algoritma ile, bilgisayarın eldeki verilerden yeni veriler elde etmesidir.

Derin öğrenme gözetimli, yarı gözetimli veya gözetimsiz olarak gerçekleştirilebilir.[1] Derin yapay sinir ağları pekiştirmeli öğrenme yaklaşımıyla da başarılı sonuçlar vermiştir.[2]