L'apprentissage profond est une branche du machine learning qui imite le cerveau humain aussi fidèlement que possible. Il utilise généralement un modèle fondé sur la structure du cerveau, appelé réseau neuronal profond, pour imiter un système de neurones humains. Les détails de la discipline sont complexes mais, fondamentalement, les modèles d'apprentissage profond analysent les données de façon itérative et tirent des conclusions d’une manière bien plus proche de celle des humains.