Dieser selbstlernende Prozess wird durch die Implementierung von Systemen des maschinellen Lernens erreicht, um kognitive Funktionen zu imitieren. Im Rahmen dieser Technik wurde wiederum Deep Learning entwickelt, das mit dem Konzept des Mesh arbeitet und künstliche neuronale Netze erzeugt, die die Funktionsweise biologischer neuronaler Netze und damit das Verfahren des komplexen menschlichen Gehirns simulieren.
Wie der Name schon sagt, leitet sich Deep Learning von der Verwendung verborgener Schichten bei der Komposition neuronaler Netzwerke ab. Diese haben eine Schicht oder Quelle von Eingabedaten, die das Ganze speist, eine Vielzahl von Zwischenschichten, von denen wir die behandelten Werte nicht kennen, und eine Ausgabeschicht, die das Ergebnis der vom Netz durchgeführten Datenverarbeitung zeigt.
Innerhalb der vielfältigen Möglichkeiten dieses komplexen und vollständigen Systems hebt sich Deep Learning in den Prozessen der Analyse, Erkennung und Klassifizierung von Bildern, ausgehend von einem trainierten Modell, ab.