Le aziende si affidano sempre più ad algoritmi didattici per semplificare le cose man mano che la tecnologia diventa sempre più integrata nella nostra vita quotidiana.
La tecnologia AI, il riconoscimento di modelli, l’apprendimento supervisionato e le reti neurali sono tutti utilizzati per descrivere queste tecnologie. Nell’informatica, l’intelligenza artificiale e le reti neurali sono due di queste nozioni. L’intelligenza artificiale è un termine ampio che comprende una varietà di sottocampi. Il Deep Learning comprende le reti neurali.
AI vs rete neurale
La principale differenza tra l'intelligenza artificiale e le reti neurali è che l'intelligenza artificiale, o intelligenza artificiale, è un'area dell'informatica che studia e sviluppa computer intelligenti con la loro intelligenza. Al contrario, una rete neurale è una struttura di reti artificiali costituite da congruenza con sistemi sensoriali genuini per approssimare la loro intelligenza.
Nella sua forma più elementare, l’intelligenza artificiale (AI) si riferisce all’intelligenza che i sistemi possiedono e mostrano. Raggiungono questo obiettivo osservando e valutando il loro ambiente. Sulla base di queste conclusioni, agiscono quindi in modo da ottimizzare le possibilità di ottenere un determinato obiettivo. Le reti neurali artificiali sono al centro di questo approccio.
La struttura del cervello ha ispirato la rete neurale. La rete neurale comprende elementi fortemente collegati noti come unità o nodi. Le tecnologie di deep learning includono le reti neurali. Il suo obiettivo principale è risolvere problemi complicati. Una rete neurale è una raccolta di algoritmi che utilizzano i neuroni per modellare i dati per l'apprendimento automatico.
Tabella di confronto tra AI e rete neurale
| parametri | AI | Rete neurale |
| Definizione | La rete neurale è un algoritmo di apprendimento automatico che utilizza grafici di neuroni per modellare i dati. | Si tratta di una serie di nodi correlati vagamente modellati sui neuroni animali in termini di funzionalità. |
| Obiettivo | È il concetto di stabilire un'intelligenza della macchina intelligente quanto uno o più intelligente degli umani. | Le applicazioni dell'intelligenza artificiale includono il deep learning, l'analisi del testo, la visione artificiale e il pensiero analitico. |
| Affidabile | Si basa su reti neurali. | Non dipende dall'intelligenza artificiale. |
| Istruzione e formazione | È abbastanza facile da addestrare. | L'addestramento delle reti neurali richiede un periodo più lungo. |
| si utilizza | Si tratta di una serie di nodi correlati vagamente modellati sui neuroni animali per quanto riguarda la funzionalità. | Le reti neurali sono utilizzate in una varietà di applicazioni, tra cui il rilevamento di frodi, la linguistica computazionale e il riconoscimento dei caratteri |
Cos'è l'IA?
L’intelligenza artificiale, anch’essa basata sull’intelligenza artificiale, è lo studio dei robot in grado di replicare le capacità cognitive umane. È il concetto di costruire macchine intelligenti che siano altrettanto intelligenti, se non più intelligenti, degli esseri umani.
Con l’avvento dei computer digitali, è diventato un luogo comune. L’intelligenza artificiale è un sottocampo dell’informatica che si concentra sullo sviluppo di programmi informatici che ottengono risultati insieme o più velocemente degli individui, indipendentemente dal fatto che questi computer pensino veramente come pensano le persone.
Esistono molti tipi, dimensioni e algoritmi diversi di intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale ora si trova ovunque, dalle industrie alle aule, alle banche e alle cliniche, dalla TV alla spazzola per capelli, dai microchip nel cellulare alle automobili che guidi, da Siri a Echo.
Le previsioni di intelligence di Google, le app di trasporto come Grab e Uber, gli aerei di linea che utilizzano il pilota automatico AI e così via sono esempi di utilizzo dell'IA.
L’intelligenza artificiale è oggi tra le tecnologie più sofisticate disponibili. È uno dei più rapidi da apprendere rispetto ad altri metodi di insegnamento. Inoltre, mostra le prestazioni più efficienti e produttive.
Cos'è la rete neurale?
La frase "Reti neurali" consiste in una rete di neuroni interconnessi fabbricati vagamente basati sui neurali biologici che compongono il cervello dei mammiferi. È servito come base per la maggior parte dell’attuale intelligenza artificiale.
Le attuali ramificazioni e usi dell'intelligenza artificiale non sono altro che uno sviluppo delle proprietà distintive impartite alle reti neurali, come gli algoritmi di apprendimento e il deep learning. Le reti neurali sono un paradigma ben fondato con radici in vari campi, tra cui l’informatica, la tecnologia dell’informazione e l’ingegneria.
Una rete neurale è composta da nodi collegati con funzionalità relative ai neuroni animali. Le reti neurali vengono impiegate in varie applicazioni, tra cui la risoluzione dei problemi, la ricerca sugli utenti, la convalida dei dati, i piani di vendita e la mitigazione dei rischi.
La rete generativa avversaria, il perceptron multistrato, il sistema Habsburg e la rete vettoriale di supporto sono tutti esempi di reti neurali. Il percettrone multistrato è la rete neurale più utilizzata ed efficace.
Rispetto all'intelligenza artificiale, tuttavia, le reti neurali presentano diversi inconvenienti. Questa rete deve essere addestrata per un periodo molto più lungo prima che possa eseguire funzioni. Inoltre, è meno efficace nei suoi risultati rispetto al primo.
Principali differenze tra AI e rete neurale
- Il sistema di intelligenza artificiale è una parola ampia che si riferisce all’obiettivo di creare macchine che agiscano in modo sensato, anche se utilizzano algoritmi intelligenti per svolgere il compito. Al contrario, le reti neurali sono un metodo specifico per creare intelligenza artificiale in cui l’intelligenza deve essere codificata come pesi che uniscono i neuroni in strati distinti (o uguali).
- L'intelligenza artificiale si riferisce ai robot con la loro intelligenza, mentre una rete neurale replica l'intelligenza del cervello di un animale.
- L’intelligenza artificiale si basa su reti neurali artificiali, mentre le reti neurali non si basano sull’intelligenza artificiale.
- L'intelligenza artificiale può essere definita come tutto ciò che replica la vita. Al contrario, le reti neurali sono un tipo di algoritmo di apprendimento automatico. "Imparano" guardando esempi di dati.
- I computer in grado di giocare a giochi come la scacchiera e gli scacchi e gli algoritmi in grado di interpretare e replicare il linguaggio sono stati tra le prime applicazioni di intelligenza artificiale. Sebbene le reti neurali riproducano la progettazione dei circuiti neurali organici, le reti neurali profonde sono la scelta naturale per la modellazione del cervello.
Conclusione
La tecnologia più essenziale di questa era digitale è l’intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale è diventata una componente inseparabile della civiltà moderna. È presente in ogni cosa, dal chip del tuo dispositivo al dispositivo GPS della tua auto, alle voci di Siri e Alexa, ai cervelli dei droni autonomi, ai maghi delle previsioni meteorologiche e alle mani degli assistenti chirurgici.
Le reti neurali sono un tipo di apprendimento automatico al centro di gran parte dell’attuale intelligenza artificiale. Si riferiscono a un sistema di cellule nervose prodotte, vagamente ispirato alle reti neurali organiche che compongono il cervello animale.
Riferimenti
Ho messo così tanto impegno scrivendo questo post sul blog per fornirti valore. Sarà molto utile per me, se pensi di condividerlo sui social media o con i tuoi amici/familiari. LA CONDIVISIONE È ♥️
