La principale différence entre le réseau de neurones et l'apprentissage en profondeur est que le réseau de neurones fonctionne de la même manière que les neurones du cerveau humain pour effectuer diverses tâches de calcul plus rapidement, tandis que l'apprentissage en profondeur est un type particulier d'apprentissage automatique qui imite l'approche d'apprentissage utilisée par les humains pour acquérir des connaissances.
Le réseau neuronal aide à construire des modèles prédictifs pour résoudre des problèmes complexes. D'autre part, l'apprentissage en profondeur fait partie de l'apprentissage automatique. Il aide à développer la reconnaissance vocale, la reconnaissance d'image, le traitement du langage naturel, les systèmes de recommandation, la bioinformatique et bien d'autres. Neural Network est une méthode pour mettre en œuvre un apprentissage en profondeur.
