Pro dosažení hlubokého učení se systém zapojuje s více vrstvami v síti, přičemž extrahuje stále více výstupů vyšší úrovně.
Tento druh strojového učení se nazývá „hluboký“, protože zahrnuje mnoho vrstev neuronové sítě a masivní objemy složitých a nesourodých dat. Pro dosažení hlubokého učení se systém zapojuje s více vrstvami v síti, přičemž extrahuje stále více výstupů vyšší úrovně. Například systém hlubokého učení, který zpracovává obrazy přírody a hledá sedmikrásky Gloriosa, rozpozná – v první vrstvě – rostlinu. Jak se pohybuje přes nervové vrstvy, pak identifikuje květinu, pak sedmikrásku a nakonec Gloriosa sedisy. Příklady aplikací hlubokého učení zahrnují rozpoznávání řeči, klasifikaci obrazu a farmaceutickou analýzu.