Diferencia entre IA y red neuronal (con tabla)

Las empresas dependen cada vez más de la enseñanza de algoritmos para simplificar las cosas a medida que la tecnología se integra cada vez más en nuestra vida cotidiana.

Para describir estas tecnologías se utilizan tecnología de inteligencia artificial, reconocimiento de patrones, aprendizaje supervisado y redes neuronales. En informática, la IA y las redes neuronales son dos de esos conceptos. La IA es un término amplio que abarca una variedad de subcampos. El aprendizaje profundo abarca las redes neuronales.

IA vs red neuronal

La principal diferencia entre la IA y las redes neuronales es que la IA, o inteligencia artificial, es un área de la informática que estudia y desarrolla computadoras inteligentes con su inteligencia. En cambio, una red neuronal es una estructura de redes artificiales formadas en congruencia con sistemas sensoriales genuinos para aproximar su inteligencia.

IA vs red neuronal
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En su forma más básica, la inteligencia artificial (IA) se refiere a la inteligencia que poseen y exhiben los sistemas. Lo logran observando y evaluando su entorno. A partir de estas conclusiones, actúan de forma que se optimicen las posibilidades de obtener un determinado objetivo. Las redes neuronales artificiales están en el centro de este enfoque.

La estructura del cerebro inspiró la red neuronal. La red neuronal comprende elementos fuertemente vinculados conocidos como unidades o nodos. Las tecnologías de aprendizaje profundo incluyen redes neuronales. Su principal objetivo es resolver problemas complicados. Una red neuronal es una colección de algoritmos que utilizan neuronas para modelar datos para el aprendizaje automático.

Tabla de comparación entre IA y red neuronal

parámetrosAIRed neuronal
DefiniciónLa red neuronal es un algoritmo de aprendizaje automático que utiliza gráficos de neuronas para modelar datos.Es una serie de nodos relacionados modelados libremente a partir de neuronas animales en términos de funcionalidad.
ObjetivoEs el concepto de establecer una inteligencia artificial que sea tan inteligente como uno o más inteligentes que los humanos.Las aplicaciones de IA incluyen aprendizaje profundo, análisis de texto, visión por computadora y pensamiento analítico.
ConfiableSe basa en redes neuronales.No depende de la IA.
Educación y EntrenamientoEs bastante fácil de entrenar.El entrenamiento de redes neuronales requiere un período más largo.
UsosEs una serie de nodos relacionados modelados libremente a partir de neuronas animales en cuanto a funcionalidad.Las redes neuronales se utilizan en una variedad de aplicaciones, incluida la detección de fraude, la lingüística computacional y el reconocimiento de caracteres.

¿Qué es la IA?

La Inteligencia Artificial, también basada en la inteligencia de las máquinas, es el estudio de robots que pueden replicar las capacidades cognitivas humanas. Es el concepto de construir máquinas inteligentes que sean tan inteligentes como los humanos, si no más.

Con la aparición de las computadoras digitales, se ha convertido en algo común. La IA es un subcampo de la informática que se centra en el desarrollo de programas informáticos que logran resultados junto con los individuos o más rápidamente, sin tener en cuenta si estas computadoras realmente piensan de la misma manera que las personas.

Existen muchos tipos, tamaños y algoritmos diferentes de inteligencia artificial. La IA ahora se encuentra en todas partes, desde las industrias hasta las aulas, los bancos y las clínicas, desde la televisión hasta el cepillo del cabello, desde los microchips de su teléfono celular hasta los automóviles que conduce, y desde Siri hasta Echo.

Los pronósticos de inteligencia de Google, las aplicaciones de transporte como Grab y Uber, los aviones que usan AI Autopilot, etc., son ejemplos de usos de IA.

La IA se encuentra ahora entre las tecnologías más sofisticadas disponibles. Es uno de los más rápidos de aprender en comparación con otros métodos de enseñanza. Además, muestra el rendimiento más eficiente y productivo.

¿Qué es la red neuronal?

La frase "redes neuronales" consiste en una red de neuronas interconectadas fabricadas basadas libremente en las neuronas biológicas que componen el cerebro de los mamíferos. Sirvió de base para la mayor parte de la inteligencia artificial actual.

Las ramificaciones y usos actuales de la IA no son más que un desarrollo de las propiedades distintivas impartidas a las redes neuronales, como los algoritmos de aprendizaje y el aprendizaje profundo. Las redes neuronales son un paradigma bien fundamentado con raíces en diversos campos, incluida la informática, tecnología de la información, e ingenieria.

Una red neuronal está compuesta por nodos vinculados con funcionalidad respecto a las neuronas animales. Las redes neuronales se emplean en diversas aplicaciones, incluida la resolución de problemas, la investigación de usuarios, la validación de datos, los planes de ventas y la mitigación de riesgos.

La red antagónica generativa, el perceptrón multicapa, el sistema Habsburg y la red de vectores de soporte son ejemplos de redes neuronales. El perceptrón multicapa es la red neuronal más utilizada y efectiva.

Sin embargo, en comparación con la IA, las redes neuronales tienen varios inconvenientes. Esta red debe entrenarse durante un período mucho más largo antes de que pueda ejecutar funciones. Además, es menos efectivo en sus resultados en comparación con el primero.

Principales diferencias entre IA y red neuronal

  1. El sistema de IA es una palabra amplia que se refiere al objetivo de crear máquinas que actúen con sensatez, incluso si utilizan algoritmos inteligentes para realizar la tarea. Por el contrario, las redes neuronales son un método específico para crear inteligencia artificial en el que la inteligencia debe codificarse como pesos que unen neuronas en capas distintas (o iguales).
  2. La inteligencia artificial se refiere a los robots con su inteligencia, mientras que una red neuronal replica la inteligencia del cerebro de un animal.
  3. La IA se basa en redes neuronales artificiales, mientras que las redes neuronales no dependen de la IA.
  4. La inteligencia artificial puede definirse como cualquier cosa que replica la vida. Por el contrario, las redes neuronales son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático. Ellos “aprenden” mirando ejemplos de datos.
  5. Entre las primeras aplicaciones de IA se encuentran las computadoras que pueden jugar juegos como el tablero de ajedrez y el ajedrez, y los algoritmos que pueden interpretar y replicar el lenguaje. Aunque las redes neuronales replican la personalizable de los circuitos neuronales orgánicos, las redes neuronales profundas son la elección natural para el modelado cerebral.

Conclusión

La tecnología más esencial de esta era digital es la inteligencia artificial. La inteligencia artificial se ha convertido en un componente inseparable de la civilización moderna. Está en todo, desde el chip de su dispositivo hasta el dispositivo GPS de su automóvil, las voces de Siri y Alexa, los cerebros de drones autónomos, los asistentes de predicción meteorológica y las manos de los ayudantes quirúrgicos.

Las redes neuronales son un tipo de aprendizaje automático que está en el centro de gran parte de la inteligencia artificial actual. Se refieren a un sistema de células nerviosas fabricadas inspiradas libremente en las redes neuronales orgánicas que componen el cerebro animal.

Referencias

  1. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8876870/
  2. http://proceedings.mlr.press/v56/Choi16

Última actualización: 23 de febrero de 2024

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