结构化数据是指组织成明确定义的格式的数据，通常以行和列的形式，例如电子表格或关系数据库中的数据。它很容易处理和分析，因为它是高度组织的，不同数据点之间有明确的关系。在结构化数据上训练的神经网络通常使用决策树或支持向量机等技术，但也可以有效地处理结构化输入。
另一方面，非结构化数据缺乏预定义的格式，包括文本、图像、视频和音频等数据类型。这种类型的数据要复杂得多，需要专门的神经网络模型，如图像的卷积神经网络 (cnn) 或序列的递归神经网络 (rnn)。
关键区别在于，结构化数据更容易处理，通常需要更少的预处理，而非结构化数据需要更复杂的模型和技术来提取有意义的模式。