Tvrtke se sve više oslanjaju na podučavanje algoritama kako bi pojednostavile stvari kako tehnologija iz minute u minutu postaje sve više integrirana u naš svakodnevni život.
AI tehnologija, prepoznavanje uzoraka, nadzirano učenje i neuronske mreže koriste se za opisivanje ovih tehnologija. U računalnoj znanosti, AI i neuronske mreže dva su takva pojma. AI je širok pojam koji obuhvaća niz potpodručja. Duboko učenje obuhvaća neuronske mreže.
AI protiv neuronske mreže
Glavna razlika između AI i neuronskih mreža je u tome što je AI, ili umjetna inteligencija, područje računalne znanosti koje proučava i razvija pametna računala s njihovom inteligencijom. Nasuprot tome, neuronska mreža je struktura umjetnih mreža sastavljenih od podudarnosti s pravim senzornim sustavima kako bi se približila njihova inteligencija.
U svom najosnovnijem obliku, umjetna inteligencija (AI) odnosi se na inteligenciju koju sustavi posjeduju i pokazuju. To postižu promatrajući i procjenjujući svoju okolinu. Na temelju tih zaključaka onda djeluju na način da optimiziraju mogućnosti postizanja određenog cilja. U središtu ovog pristupa su umjetne neuronske mreže.
Struktura mozga inspirirala je neuronsku mrežu. Neuronska mreža se sastoji od čvrsto povezanih stvari poznatih kao jedinice ili čvorovi. Tehnologije dubokog učenja uključuju neuronske mreže. Njegov glavni fokus je na rješavanju kompliciranih problema. Neuronska mreža skup je algoritama koji koriste neurone za modeliranje podataka za strojno učenje.
Tablica usporedbe između umjetne inteligencije i neuronske mreže
| Parametri | AI | Živčana mreža |
| Definicija | Neuronska mreža je algoritam strojnog učenja koji koristi grafove neurona za modeliranje podataka. | To je niz povezanih čvorova labavo oblikovanih prema životinjskim neuronima u smislu funkcionalnosti. |
| Cilj | To je koncept uspostavljanja strojne inteligencije koja je jednako inteligentna kao jedan ili više inteligentnih od ljudi. | AI aplikacije uključuju duboko učenje, analizu teksta, računalni vid i analitičko razmišljanje. |
| Pouzdan | Temelji se na neuronskim mrežama. | Ne oslanja se na AI. |
| Obrazovanje i osposobljavanje | Prilično ga je lako trenirati. | Uvježbavanje neuronskih mreža zahtijeva duže razdoblje. |
| Koristi | To je niz povezanih čvorova labavo modeliranih prema životinjskim neuronima u pogledu funkcionalnosti. | Neuronske mreže koriste se u raznim aplikacijama, uključujući otkrivanje prijevara, računalnu lingvistiku i prepoznavanje znakova |
Što je AI?
Umjetna inteligencija, koja se također temelji na inteligenciji strojeva, je proučavanje robota koji mogu kopirati ljudske kognitivne sposobnosti. To je koncept konstruiranja inteligentnih strojeva koji su pametni, ako ne i pametniji od ljudi.
Pojavom digitalnih računala postalo je uobičajeno. AI je potpodručje računalne znanosti koje se usredotočuje na razvoj računalnih programa koji postižu rezultate zajedno ili brže od pojedinaca, bez obzira na to misle li ta računala uistinu na isti način kao i ljudi.
Postoji mnogo različitih vrsta, veličina i algoritama umjetne inteligencije. AI se sada nalazi posvuda, od industrije do učionica do bankarstva i klinika, od TV-a do vaše četke za kosu, mikročipova u vašem mobitelu do automobila koje vozite i Siri do Echoa.
Googleove obavještajne prognoze, transportne aplikacije kao što su Grab i Uber, zrakoplovi koji koriste AI Autopilot i tako dalje primjeri su upotrebe AI.
AI je sada među najsofisticiranijim dostupnim tehnologijama. Jedna je od metoda koje se najbrže uče u usporedbi s drugim metodama podučavanja. Nadalje, pokazuje najučinkovitiju i najproduktivniju izvedbu.
Što je neuronska mreža?
Izraz "neuralne mreže" sastoji se od mreže proizvedenih međusobno povezanih neurona labavo temeljenih na biološkim neuronima koji čine mozak sisavaca. Poslužio je kao osnova za većinu sadašnje umjetne inteligencije.
Trenutačne razgranatosti i upotrebe umjetne inteligencije nisu ništa drugo nego razvoj karakterističnih svojstava koja su prenijele neuronske mreže, kao što su algoritmi učenja i duboko učenje. Neuronske mreže dobro su utemeljena paradigma s korijenima u raznim područjima, uključujući računalnu znanost, informacijsku tehnologiju i inženjerstvo.
Neuronska mreža sastoji se od povezanih čvorova s funkcionalnošću u vezi životinjskih neurona. Neuronske mreže se koriste u različitim aplikacijama, uključujući rješavanje problema, istraživanje korisnika, provjeru valjanosti podataka, planove prodaje i smanjenje rizika.
Generativna kontradiktorna mreža, višeslojni perceptron, Habsburški sustav i mreža potpornih vektora primjeri su neuronskih mreža. Višeslojni perceptron najraširenija je i najučinkovitija neuronska mreža.
Međutim, u usporedbi s umjetnom inteligencijom, neuronske mreže imaju nekoliko nedostataka. Ova mreža mora biti trenirana mnogo dulje prije nego što može izvršavati funkcije. Nadalje, manje je učinkovit u svojim rezultatima u usporedbi s prvim.
Glavne razlike između umjetne inteligencije i neuronske mreže
- AI sustav široka je riječ koja se odnosi na cilj stvaranja strojeva koji razumno djeluju, čak i ako koriste pametne algoritme za obavljanje zadatka. Nasuprot tome, neuronske mreže su specifična metoda stvaranja strojne inteligencije u kojoj se inteligencija treba kodirati kao težine koje spajaju neurone u različite (ili iste) slojeve.
- Umjetna inteligencija odnosi se na robote s njihovom inteligencijom, dok neuronska mreža replicira inteligenciju životinjskog mozga.
- AI se oslanja na umjetne neuronske mreže, dok se neuronske mreže ne oslanjaju na AI.
- Umjetna inteligencija može se definirati kao sve što replicira život. Nasuprot tome, neuronske mreže su vrsta algoritma strojnog učenja. Oni "uče" gledajući primjere podataka.
- Računala koja mogu igrati igre poput šahovske ploče i šaha te algoritmi koji mogu interpretirati i replicirati jezik bili su među prvim AI aplikacijama. Iako neuronske mreže kopiraju dizajn organskih neuronskih sklopova, duboke neuronske mreže prirodni su izbor za modeliranje mozga.
Zaključak
Najvažnija tehnologija ove digitalne ere je umjetna inteligencija. Umjetna inteligencija postala je neodvojivi dio moderne civilizacije. Nalazi se u svemu, od čipa vašeg uređaja do GPS uređaja vašeg automobila, Sirinih i Alexinih glasova, mozgova autonomnih dronova, čarobnjaka za meteorološko predviđanje i ruku kirurških pomagača.
Neuronske mreže su tip strojnog učenja u srcu većine sadašnje umjetne inteligencije. Odnose se na sustav proizvedenih živčanih stanica labavo inspiriranih organskim neuronskim mrežama koje čine životinjski mozak.
Reference
Uložio sam mnogo truda u pisanje ovog posta na blogu kako bih vam pružio vrijednost. Bit će mi od velike pomoći ako razmislite o tome da to podijelite na društvenim medijima ili sa svojim prijateljima/obitelji. DIJELJENJE JE ♥️
