Qual è la differenza tra una rete neurale e un modello di Deep Learning?
Una Rete Neurale è un tipo di modello di apprendimento automatico composto da molteplici strati di neuroni che sono collegati tra loro. Un modello di Deep Learning è un tipo di Rete Neurale composto da molteplici strati nascosti che consentono alla rete di apprendere modelli complessi dai dati. I modelli di Deep Learning sono più precisi e potenti rispetto alle Reti Neurali tradizionali perché possono elaborare grandi quantità di dati e riconoscere modelli sottili nei dati che una Rete Neurale standard potrebbe non riconoscere.