Unternehmen verlassen sich immer mehr darauf, Algorithmen beizubringen, um Dinge zu vereinfachen, da die Technologie von Minute zu Minute stärker in unseren Alltag integriert wird.
Zur Beschreibung dieser Technologien werden KI-Technologie, Mustererkennung, überwachtes Lernen und neuronale Netze verwendet. In der Informatik sind KI und neuronale Netze zwei solcher Begriffe. KI ist ein weit gefasster Begriff, der eine Vielzahl von Teilbereichen umfasst. Deep Learning umfasst neuronale Netze.
KI vs. neuronales Netzwerk
Der Hauptunterschied zwischen KI und neuronalen Netzen besteht darin, dass KI oder künstliche Intelligenz ein Bereich der Informatik ist, der intelligente Computer mit ihrer Intelligenz untersucht und entwickelt. Im Gegensatz dazu ist ein neuronales Netzwerk eine Struktur künstlicher Netzwerke, die aus Kongruenz mit echten Sinnessystemen bestehen, um deren Intelligenz anzunähern.
In seiner grundlegendsten Form bezieht sich künstliche Intelligenz (KI) auf die Intelligenz, die Systeme besitzen und aufweisen. Dies erreichen sie, indem sie ihre Umgebung beobachten und bewerten. Basierend auf diesen Schlussfolgerungen handeln sie dann so, dass die Möglichkeiten zur Erreichung eines bestimmten Ziels optimiert werden. Im Zentrum dieses Ansatzes stehen künstliche neuronale Netze.
Die Struktur des Gehirns inspirierte das neuronale Netzwerk. Das neuronale Netzwerk besteht aus stark miteinander verbundenen Dingen, die als Einheiten oder Knoten bezeichnet werden. Zu den Deep-Learning-Technologien gehören neuronale Netze. Sein Hauptaugenmerk liegt auf der Lösung komplizierter Probleme. Ein neuronales Netzwerk ist eine Sammlung von Algorithmen, die Neuronen verwenden, um Daten für maschinelles Lernen zu modellieren.
Vergleichstabelle zwischen KI und neuronalem Netzwerk
| Parameter | AI | Neurales Netzwerk |
| Definition | Das neuronale Netzwerk ist ein Algorithmus für maschinelles Lernen, der Graphen von Neuronen zur Modellierung von Daten verwendet. | Es handelt sich um eine Reihe verwandter Knoten, die in ihrer Funktionalität lose tierischen Neuronen nachempfunden sind. |
| Ziel | Es ist das Konzept, eine Maschinenintelligenz zu etablieren, die so intelligent ist wie jemand oder intelligenter als der Mensch. | Zu den KI-Anwendungen gehören Deep Learning, Textanalyse, Computer Vision und analytisches Denken. |
| Zuverlässig | Es basiert auf neuronalen Netzen. | Es ist nicht auf KI angewiesen. |
| Allgemeine und berufliche Bildung | Es ist ganz einfach zu trainieren. | Das Training neuronaler Netze erfordert einen längeren Zeitraum. |
| Verwendung | Es handelt sich um eine Reihe verwandter Knoten, die in ihrer Funktionalität lose tierischen Neuronen nachempfunden sind. | Neuronale Netze werden in einer Vielzahl von Anwendungen verwendet, einschließlich Betrugserkennung, Computerlinguistik und Zeichenerkennung |
Was ist AI?
Künstliche Intelligenz, die ebenfalls auf maschineller Intelligenz basiert, ist die Erforschung von Robotern, die menschliche kognitive Fähigkeiten nachbilden können. Dabei handelt es sich um das Konzept, intelligente Maschinen zu konstruieren, die genauso schlau, wenn nicht sogar schlauer als Menschen sind.
Mit dem Aufkommen digitaler Computer ist es alltäglich geworden. KI ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich auf die Entwicklung von Computerprogrammen konzentriert, die Ergebnisse gemeinsam mit oder schneller als Einzelpersonen erzielen, ohne Rücksicht darauf, ob diese Computer tatsächlich genauso denken wie Menschen.
Es gibt viele verschiedene Arten, Größen und Algorithmen künstlicher Intelligenz. KI ist mittlerweile überall zu finden, von der Industrie über Klassenzimmer bis hin zu Banken und Kliniken, vom Fernseher bis zu Ihrer Haarbürste, von Mikrochips in Ihrem Mobiltelefon bis zu den Autos, die Sie fahren, und von Siri bis Echo.
Googles Intelligence Forecasts, Transport-Apps wie Grab und Uber, Flugzeuge mit KI-Autopilot und so weiter sind Beispiele für KI-Nutzungen.
KI gehört mittlerweile zu den fortschrittlichsten verfügbaren Technologien. Im Vergleich zu anderen Lehrmethoden ist es eine der am schnellsten zu erlernenden Methoden. Darüber hinaus weist es die effizienteste und produktivste Leistung auf.
Was ist ein neuronales Netzwerk?
Der Begriff „Neuronale Netzwerke“ besteht aus einem Netzwerk hergestellter miteinander verbundener Neuronen, die lose auf den biologischen Neuronen basieren, aus denen das Gehirn von Säugetieren besteht. Es diente als Grundlage für die meisten aktuellen künstlichen Intelligenzen.
Die aktuellen Auswirkungen und Anwendungen der KI sind nichts anderes als eine Weiterentwicklung der verliehenen besonderen Eigenschaften neuronaler Netze, wie z. B. Lernalgorithmen und Deep Learning. Neuronale Netze sind ein fundiertes Paradigma mit Wurzeln in verschiedenen Bereichen, darunter Informatik, Informationstechnologie und Ingenieurwesen.
Ein neuronales Netzwerk besteht aus miteinander verbundenen Knoten mit Funktionalität in Bezug auf tierische Neuronen. Neuronale Netze werden in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, darunter Problemlösung, Benutzerforschung, Datenvalidierung, Verkaufspläne und Risikominderung.
Beispiele für neuronale Netze sind das Generative Adversarial Network, das Multi-Layer Perceptron, das Habsburg System und das Support Vector Network. Das mehrschichtige Perzeptron ist das am weitesten verbreitete und effektivste neuronale Netzwerk.
Im Vergleich zu KI haben neuronale Netze jedoch einige Nachteile. Dieses Netz muss sehr viel länger trainiert werden, bevor es Funktionen ausführen kann. Darüber hinaus ist es im Vergleich zu ersterem in seinen Ergebnissen weniger effektiv.
Hauptunterschiede zwischen KI und neuronalem Netzwerk
- „KI-System“ ist ein weit gefasster Begriff, der sich auf das Ziel bezieht, Maschinen zu schaffen, die vernünftig handeln, auch wenn sie zur Ausführung der Aufgabe intelligente Algorithmen verwenden. Im Gegensatz dazu sind neuronale Netze eine spezielle Methode zur Schaffung maschineller Intelligenz, bei der Intelligenz als Gewichte kodiert werden soll, die Neuronen in unterschiedlichen (oder gleichen) Schichten verbinden.
- Künstliche Intelligenz bezieht sich auf Roboter mit ihrer Intelligenz, während ein neuronales Netzwerk die Intelligenz des Gehirns eines Tieres nachbildet.
- KI basiert auf künstlichen neuronalen Netzen, während neuronale Netze nicht auf KI basieren.
- Künstliche Intelligenz kann als alles definiert werden, was das Leben repliziert. Im Gegensatz dazu sind neuronale Netze eine Art maschineller Lernalgorithmus. Sie „lernen“, indem sie sich Datenbeispiele ansehen.
- Zu den ersten KI-Anwendungen gehörten Computer, die Spiele wie Schachbrett und Schach spielen konnten, sowie Algorithmen, die Sprache interpretieren und reproduzieren konnten. Obwohl neuronale Netze das Design organischer neuronaler Schaltkreise nachbilden, sind tiefe neuronale Netze die natürliche Wahl für die Modellierung des Gehirns.
Zusammenfassung
Die wichtigste Technologie dieses digitalen Zeitalters ist künstliche Intelligenz. Künstliche Intelligenz ist zu einem untrennbaren Bestandteil der modernen Zivilisation geworden. Es steckt in allem, vom Chip Ihres Geräts bis zum GPS-Gerät Ihres Autos, den Stimmen von Siri und Alexa, den Gehirnen autonomer Drohnen, meteorologischen Vorhersage-Zauberern und den Händen chirurgischer Helfer.
Neuronale Netze sind eine Form des maschinellen Lernens, die das Herzstück vieler aktueller künstlicher Intelligenz bildet. Sie beziehen sich auf ein System künstlich hergestellter Nervenzellen, das lose an die organischen neuronalen Netzwerke des tierischen Gehirns angelehnt ist.
Bibliographie
Ich habe mir so viel Mühe gegeben, diesen Blogbeitrag zu schreiben, um Ihnen einen Mehrwert zu bieten. Es wird sehr hilfreich für mich sein, wenn Sie es in den sozialen Medien oder mit Ihren Freunden / Ihrer Familie teilen möchten. TEILEN IST ♥️
