- Forfatter Mildred Bawerman [email protected].
- Public 2023-07-30 19:50.
- Sist endret 2025-01-22 22:30.
Hovedforskjellen mellom nevrale nettverk og dyp læring er at nevrale nettverk fungerer som nevroner i den menneskelige hjerne for å utføre forskjellige beregningsoppgaver raskere mens dyp læring er en spesiell type maskinlæring som etterligner læringsmetoden mennesker bruker for å få kunnskap.
Nevrale nettverk hjelper til med å bygge prediktive modeller for å løse komplekse problemer. På den annen side er dyp læring en del av maskinlæring. Det hjelper med å utvikle talegjenkjenning, bildegjenkjenning, naturlig språkbehandling, anbefalingssystemer, bioinformatikk og mange flere. Neural Network er en metode for å implementere dyp læring.
