表現学習とは、機械学習やディープラーニングにおいて、データの本質的な特徴を捉えた低次元な表現や潜在変数を自動的に獲得する手法の総称です。従来は人間が手作業で行っていた特徴量設計をコンピュータが自動化することを目指しており、モデルがデータの潜在的な構造や規則性を自ら見つけ出すプロセスを含みます。主に教師なし学習や自己教師あり学習の枠組みで発展してきましたが、近年では半教師あり学習や転移学習など多様な機械学習の基盤技術として広く応用されており、画像認識や自然言語処理などの性能向上に大きく寄与しています。