Una rete neurale è un tipo di modello di apprendimento automatico composto da più livelli di neuroni collegati tra loro. Un modello di Deep Learning è un tipo di rete neurale composta da più livelli nascosti che consentono alla rete di apprendere schemi complessi dai dati. I modelli di Deep Learning sono più accurati e potenti delle reti neurali tradizionali perché possono elaborare grandi quantità di dati e riconoscere schemi sottili nei dati che una rete neurale standard potrebbe non riconoscere.
Qual è la differenza tra una rete neurale e un modello di deep learning?