Vídeo: Diferença Entre Rede Neural E Aprendizado Profundo
2024 Autor: Mildred Bawerman | [email protected]. Última modificação: 2023-07-30 19:50
A principal diferença entre rede neural e aprendizado profundo é que a rede neural opera de forma semelhante aos neurônios do cérebro humano para realizar várias tarefas de computação mais rapidamente, enquanto o aprendizado profundo é um tipo especial de aprendizado de máquina que imita a abordagem de aprendizado que os humanos usam para obter conhecimento.
A rede neural ajuda a construir modelos preditivos para resolver problemas complexos. Por outro lado, o aprendizado profundo faz parte do aprendizado de máquina. Ajuda a desenvolver reconhecimento de voz, reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural, sistemas de recomendação, bioinformática e muito mais. Rede Neural é um método para implementar o aprendizado profundo.
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