La diferencia clave entre la red neuronal y el aprendizaje profundo es que la red neuronal funciona de manera similar a las neuronas en el cerebro humano para realizar varias tareas de cálculo más rápido, mientras que el aprendizaje profundo es un tipo especial de aprendizaje automático que imita el enfoque de aprendizaje que los humanos usan para adquirir conocimiento.
La red neuronal ayuda a construir modelos predictivos para resolver problemas complejos. Por otro lado, el aprendizaje profundo es parte del aprendizaje automático. Ayuda a desarrollar el reconocimiento de voz, el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, los sistemas de recomendación, la bioinformática y muchos más. Neural Network es un método para implementar el aprendizaje profundo.
