结构化数据和非结构化数据的主要区别在于它们的组织方式以及神经网络处理它们的方式。结构化数据以预定义的格式组织，例如具有行和列的表格，其中每个字段都有特定的类型（例如，整数、日期、类别）。示例包括电子表格、SQL 数据库或包含数字或分类特征（如客户年龄、交易金额或产品 ID）的 CSV 文件。 相比之下，非结构化数据缺乏固定的模式，包括文本、图像、音频或视频等原始格式。例如，社交媒体帖子、传感器日志或医学扫描都是非结构化的，因为它们的内容不局限于严格的字段。
神经网络以不同的方式处理这些数据类型。 结构化数据通常使用前馈网络（如多层感知器）或基于树的模型进行处理，其中特征被明确定义和标准化。 例如，预测客户流失可能涉及缩放数值特征（例如，收入）和编码分类特征（例如，国家），然后再将它们输入到网络中。 非结构化数据需要专门的架构来提取模式。 卷积神经网络 (CNN) 处理网格状数据（例如，图像中的像素），而循环神经网络 (RNN) 或 transformer 处理序列（例如，文本或音频）。 例如，CNN 可以通过检测边缘和纹理来对图像进行分类，而 transformer 则分析句子中的单词关系。
挑战和用例也各不相同。 结构化数据工作流程侧重于特征工程和处理缺失值，这直接影响模型性能。 例如，欺诈检测系统可能依赖于交易金额和时间戳。 非结构化数据需要大量的预处理，例如对文本进行标记化或调整图像大小，并且由于更高的维度而需要更大的数据集。 例如，语音识别模型在处理之前会将音频波形转换为频谱图。 虽然结构化数据更容易查询和进行统计分析，但非结构化数据通常包含更丰富、依赖于上下文的信息，神经网络可以通过充分的训练来利用这些信息。 两种类型都是必不可少的，但它们在管道和模型设计中的处理方式差异很大。