Huvudskillnaden mellan neurala nätverk och djupinlärning är att neurala nätverk fungerar som neuroner i den mänskliga hjärnan för att utföra olika beräkningsuppgifter snabbare medan djupinlärning är en speciell typ av maskininlärning som imiterar den inlärningsmetod som människor använder för att få kunskap.
Neurala nätverk hjälper till att bygga prediktiva modeller för att lösa komplexa problem. Å andra sidan är djupinlärning en del av maskininlärning. Det hjälper till att utveckla taligenkänning, bildigenkänning, bearbetning av naturligt språk, rekommendationssystem, bioinformatik och många fler. Neural Network är en metod för att implementera djupinlärning.
