L'apprentissage automatique est une technique générale permettant de trouver des paramètres ou des fonctions appropriés pour classer les données d'entrée à partir de grandes quantités de données d'apprentissage. De nombreuses méthodologies de mise en œuvre de l'apprentissage automatique, telles que les machines à vecteurs de support, les arbres de décision ou les réseaux neuronaux, ont jusqu'à présent été préconisées. L'apprentissage profond est l'une des techniques d'apprentissage automatique traitant de la formation de réseaux neuronaux artificiels multicouches. Ces dernières années, les réseaux neuronaux multicouches, en particulier les réseaux neuronaux convolutifs, ont obtenu des résultats impressionnants dans de nombreux types de classifications d'images dans de nombreux domaines scientifiques.