La differenza fondamentale tra rete neurale e apprendimento profondo è che la rete neurale funziona in modo simile ai neuroni nel cervello umano per eseguire varie attività di calcolo più velocemente, mentre l'apprendimento profondo è un tipo speciale di apprendimento automatico che imita l'approccio di apprendimento che gli esseri umani usano per acquisire conoscenza.
La rete neurale aiuta a costruire modelli predittivi per risolvere problemi complessi. D'altra parte, l'apprendimento profondo fa parte dell'apprendimento automatico. Aiuta a sviluppare il riconoscimento vocale, il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale, i sistemi di raccomandazione, la bioinformatica e molti altri. La rete neurale è un metodo per implementare il deep learning.
