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딥러닝(Deep Learning)이란 사물이나 데이터를 분류하거나 군집하는 데 사용하는 기술을 말한다. 사람의 뇌가 사물을 구분하는 것처럼 컴퓨터가 사물을 분류하도록 훈련시키는 기계학습(Machine Learning)의 일종이다.

2006년 캐나다 토론토 대학 제프리 힌톤(Geoffrey Hinton) 교수의 논문을 통해 처음으로 딥러닝이란 용어가 사용됐다. 딥러닝의 기본 개념은 인공신경망(ANN, Artificial Neural Network)과 유사하다. 인공신경망은 사람의 두뇌와 비슷한 방식으로 정보를 처리하는 알고리즘으로, 사물의 면이나 형상 등 여러 요소의 데이터를 합치고 구분하는 과정을 반복해 정보를 학습한다. 힌톤은 자신의 논문에서 기존 인공신경망 모델의 단점을 극복할 방법을 제시했다. 여기에 대량의 데이터를 분석할 수 있는 하드웨어의 발달과 빅 데이터(Big Data) 등장으로 인공신경망은 한층 뛰어난 결과를 보여주게 되는데 이것을 딥러닝이라 한다.

딥러닝의 특징 중 하나는 비지도 학습(Unsupervised Learning)을 통한 데이터 분류 방식이다. 일반적으로 컴퓨터의 데이터 분류 방식은 지도 학습(Supervised Learning)과 비지도 학습(Unsupervised Learning)으로 나뉜다. 지도 학습은 먼저 컴퓨터에 분류 기준을 입력하는 방식으로 기존의 기계학습 알고리즘은 대개 지도 학습 방식으로 데이터를 분류해왔다. 비지도 학습은 분류 기준 없이 정보를 입력하고 컴퓨터가 알아서 분류하게 하는 방식으로 컴퓨터는 스스로 비슷한 군집을 찾아 데이터를 분류하게 되는데 이를 위해 고도의 연산 능력이 필요하다. 딥러닝은 비지도 학습 방법을 사용한 전처리과정(Pre-training)으로 데이터를 손질해 인공신경망 최적화를 수행한다. 특징 추출부터 학습까지 알고리즘에 포함한 것이 딥러닝의 특징이다.

구글과 페이스북 등 여러 기업에서 딥러닝 기법을 활용하고 있다. 구글은 딥러닝 알고리즘의 하나인 심층신경네트워크(DNN, Deep Neural Network) 기술을 활용해 컴퓨터가 유튜브 동영상에서 고양이 인식에 성공했으며 페이스북은 딥러닝을 사용한 얼굴인식 기술인 딥페이스(DeepFace)를 개발하기도 했다.