Jaka jest różnica między siecią neuronową a modelem uczenia głębokiego?
Sieć neuronowa to rodzaj modelu uczenia maszynowego, który składa się z wielu warstw neuronów polączonych ze sobą. Model Deep Learning to rodzaj sieci neuronowej, ktura składa się z wielu okrytych warstw, co pozwala sieci na naukę złorzonych wzorców z danych. Modele Deep Learning są bardziej dokładne i potężne niż tradycyjne sieci neuronowe, ponieważ mogą przetwarzaci duże ilości danych i rozpoznawać sobtelne wzorce w danych, których standardowa sieć neuronowa nie jest w stanie rozpoznać.