신경망으로 널리 알려진 기계학습 기술은 문제의 사례로부터 주어진 입력에 대한 적절한 출력을 자동으로 생성할 수 있는 방법이다. 인간의 두뇌를 이루는 기본구조인 뉴런을 모방한 매우 단순한 신경단위를 대규모로 연결하여 문제를 해결하는 신경망은 두뇌를 모방하여 자동 학습된다는 식으로 표현되는 경우가 많은데, 실제로는 입력값에 가중치를 매겨서 모두 더한 후 비선형 함수를 통해 출력하는 단순한 계산단위를 대규모로 연결하고 주어진 데이터에 대한 입출력관계를 표현하는 가중치를 자동으로 구하는 식으로 사용된다. 최근에는 노드 간의 연결을 상당히 여러개의 층으로 표현하고 많은 양의 데이터로부터 관계를 학습할 수 있는 딥러닝이 좀 더 실용적인 패턴인식의 문제를 해결해줄 것으로 기대되어 영상이나 음성인식, 자연어처리 등의 분야에 활발히 사용되고 있다.
신경망이라 알려진 기계학습 기술은 단순한 계산단위를 대규모로 연결하여 자동으로 주어진 데이터에 대한 입출력관계 표현의 가중치를 구하는 방식이며 최근에는 딥러닝이 영상, 음성인식 등의 분야에 사용되고 있다. 