Il deep learning è una tecnica specifica di machine learning, basata su reti neurali con tanti strati impilati uno sopra l'altro. "Deep" non vuol dire profondo nel senso intelligente: vuol dire profondo nel senso di "tante layers". Punto.
Funziona così: ogni strato impara a riconoscere caratteristiche sempre più astratte dei dati. Su una foto, il primo strato vede pixel, il secondo bordi, il terzo forme, il quarto oggetti, il quinto contesti. Più strati = più astrazione = più capacità di gestire problemi complessi.
Tutto il boom dell'IA dal 2012 in poi si deve al deep learning + tante GPU + tanti dati. ChatGPT, Stable Diffusion, Whisper, Tesla Autopilot: deep learning. Senza deep learning saremmo ancora ai filtri spam degli anni 2000.
Limite: i modelli deep learning sono scatole nere. Funzionano benissimo ma capire perché abbiano dato una certa risposta è difficilissimo. Per applicazioni dove la spiegabilità conta (medicina, giustizia, credito) è un problema serio.