O que diferencia redes neurais de algoritmos tradicionais?

As redes neurais se diferenciam dos algoritmos tradicionais principalmente por sua capacidade de aprender padrões complexos a partir de grandes volumes de dados. Aqui estão algumas diferenças principais: 1. Estrutura: Redes neurais são compostas por camadas de neurônios (nodos) que se conectam entre si, enquanto algoritmos tradicionais geralmente seguem regras fixas e lógicas. 2. Aprendizado: Redes neurais utilizam aprendizado supervisionado ou não supervisionado para ajustar seus pesos e melhorar a precisão, enquanto algoritmos tradicionais dependem de fórmulas e heurísticas definidas. 3. Flexibilidade: Redes neurais podem se adaptar a diferentes tipos de dados e problemas, enquanto algoritmos tradicionais podem ser mais limitados em sua aplicação. 4. Desempenho em Dados Não Estruturados: Redes neurais são especialmente eficazes em lidar com dados não estruturados, como imagens e texto, enquanto algoritmos tradicionais podem ter dificuldades nesse contexto. Essas características tornam as redes neurais uma ferramenta poderosa em áreas como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e muito mais.