ディープラーニング（Deep Learning）は、人工ニューラルネットワーク（Artificial Neural Network）を用いた機械学習の一種であり、階層的な構造を持つ多層ニューラルネットワークを使用して複雑なパターンや特徴を学習する手法です。ディープラーニングは、大量のデータと計算リソースを活用し、高度なパターン認識や表現学習を行うことが可能です。

ディープラーニングの特徴は以下のようになります：

1. 多層ニューラルネットワーク: ディープラーニングでは、複数の隠れ層（hidden layer）を持つ多層ニューラルネットワークが使用されます。これにより、データの抽象的な表現を学習し、より高度な特徴の抽出やパターンの認識が可能となります。

2. 自動的な特徴学習: 伝統的な機械学習では、人間が手動で特徴を設計する必要がありますが、ディープラーニングでは、ネットワーク自体がデータから特徴を学習します。これにより、複雑な特徴や表現を自動的に抽出することができます。

3. 大規模なデータセットと計算リソース: ディープラーニングは、大量のデータと高速な演算能力を必要とします。豊富なデータと十分な計算リソースがある場合に、ディープラーニングモデルは高い性能を発揮することがあります。

4. 様々な応用範囲: ディープラーニングは、画像認識、音声認識、自然言語処理、推薦システム、機械翻訳など、さまざまな領域で幅広く応用されています。特に、画像や音声などの高次元データの処理において優れた性能を発揮します。

ディープラーニングの成功は、データの充実と高性能な計算資源の発展によって支えられてきました。特に、グラフィック処理ユニット（GPU）やTensor Processing Unit（TPU）などの高速な演算デバイスが高速化したことで活用の場が広がっています。