Kluczowa różnica między siecią neuronową a uczeniem głębokim polega na tym, że sieć neuronowa działa podobnie do neuronów w ludzkim mózgu, umożliwiając szybsze wykonywanie różnych zadań obliczeniowych, podczas gdy uczenie głębokie jest specjalnym rodzajem uczenia maszynowego, które imituje podejście do uczenia się stosowane przez ludzi do zdobywania wiedzy.
Sieć neuronowa pomaga budować modele predykcyjne do rozwiązywania złożonych problemów. Z drugiej strony, głębokie uczenie się jest częścią uczenia maszynowego. Pomaga rozwijać rozpoznawanie mowy, rozpoznawanie obrazu, przetwarzanie języka naturalnego, systemy rekomendacji, bioinformatykę i wiele innych. Sieć neuronowa to metoda wdrażania głębokiego uczenia.
