As redes neurais profundas são um tipo específico de algoritmo de aprendizado de máquina que se baseia no funcionamento dos neurônios do cérebro humano. Diferentemente de outros tipos de aprendizado de máquina, as redes neurais profundas são capazes de aprender de forma não linear, o que significa que elas podem aprender relações complexas entre os dados de entrada e os dados de saída.

Outra diferença importante é que as redes neurais profundas são capazes de aprender de forma hierárquica, o que significa que elas podem aprender padrões de diferentes níveis de abstração. Isso é possível porque as redes neurais profundas são compostas por várias camadas de neurônios, cada uma das quais extrai características cada vez mais complexas dos dados de entrada.

Além disso, as redes neurais profundas podem ser utilizadas em uma ampla variedade de problemas de aprendizado de máquina, incluindo classificação, regressão, reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural e visão computacional. As redes neurais profundas geralmente requerem grandes quantidades de dados de treinamento e poder computacional para serem eficazes.
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