テクノロジーが刻々と私たちの日常生活に溶け込んでいく中、企業は物事を簡素化するためにアルゴリズムを教えることにますます依存しています。
AI テクノロジー、パターン認識、教師あり学習、ニューラル ネットワークはすべて、これらのテクノロジーを説明するために使用されます。 コンピューター サイエンスでは、AI とニューラル ネットワークがそのような概念です。 AI は、さまざまな下位分野を含む広義の用語です。 深層学習にはニューラル ネットワークが含まれます。
AI vs ニューラル ネットワーク
AI とニューラル ネットワークの主な違いは、AI または人工知能が、その知性を利用して賢いコンピューターを研究および開発するコンピューター サイエンスの分野であることです。 対照的に、ニューラル ネットワークは、本物の感覚システムとの一致によって構成され、その知性を近似する人工ネットワークの構造です。
最も基本的な形式では、人工知能 (AI) は、システムが保有および発揮する知能を指します。 彼らは環境を観察し、評価することでこれを達成します。 これらの結論に基づいて、特定の目標を達成する可能性を最適化する方法で行動します。 人工ニューラル ネットワークは、このアプローチの中心です。
脳の構造がニューラル ネットワークにインスピレーションを与えました。 ニューラル ネットワークは、ユニットまたはノードとして知られる強くリンクされたもので構成されます。 深層学習テクノロジーにはニューラル ネットワークが含まれます。 その主な焦点は、複雑な問題を解決することです。 ニューラル ネットワークは、ニューロンを使用して機械学習用のデータをモデル化するアルゴリズムの集合です。
AI とニューラル ネットワークの比較表
| 計測パラメータ | AI | ニューラルネットワーク |
| 定義 | ニューラル ネットワークは、ニューロンのグラフを使用してデータをモデル化する機械学習アルゴリズムです。 | これは、機能の点で動物のニューロンを大まかにモデル化した一連の関連ノードです。 |
| 目的 | これは、人間よりも XNUMX つまたは複数の知能を備えた機械知能を確立するという概念です。 | AI アプリケーションには、ディープ ラーニング、テキスト分析、コンピューター ビジョン、分析的思考が含まれます。 |
| 頼りになります | これは、ニューラル ネットワークに基づいています。 | AIに依存していません。 |
| 教育、訓練 | トレーニングはとても簡単です。 | ニューラル ネットワークのトレーニングには、より長い期間が必要です。 |
| あなたが使用します | これは、機能に関して動物のニューロンを大まかにモデル化した一連の関連ノードです。 | ニューラル ネットワークは、不正行為の検出、計算言語学、文字認識など、さまざまなアプリケーションで使用されています。 |
AIとは
人工知能も機械知能に基づいており、人間の認知能力を再現できるロボットの研究です。 それは、人間と同等かそれ以上に賢いインテリジェントなマシンを構築するという概念です。
デジタルコンピュータの出現により、それは一般的なものになりました。 AI はコンピューター サイエンスの一分野であり、コンピューターが本当に人間と同じように考えているかどうかには関係なく、個人と同等、または個人よりも速く結果を達成するコンピューター プログラムの開発に焦点を当てています。
人工知能にはさまざまな種類、サイズ、アルゴリズムがあります。 AI は現在、産業から教室、銀行や診療所、テレビからヘアブラシ、携帯電話のマイクロチップから運転する自動車、そして Siri から Echo に至るまで、あらゆる場所に存在しています。
Google の Intelligence Forecasts、Grab や Uber などの輸送アプリ、AI Autopilot を使用する旅客機などは、AI の使用例です。
AI は現在、利用可能なテクノロジーの中で最も洗練されたテクノロジーの XNUMX つです。 他の教育方法と比較して、習得が最も早い方法の XNUMX つです。 さらに、最も効率的で生産的なパフォーマンスを発揮します。
ニューラルネットワークとは何ですか？
「ニューラル ネットワーク」というフレーズは、哺乳類の脳を構成する生物学的神経に大まかに基づいて製造された相互接続されたニューロンのネットワークで構成されています。 それは現在の人工知能のほとんどの基礎として機能しました。
AI の現在の影響と用途は、学習アルゴリズムや深層学習など、ニューラル ネットワークに付与された独特の特性の発展に他なりません。 ニューラル ネットワークは、コンピューター サイエンス、情報技術、工学などのさまざまな分野に根ざした十分に根拠のあるパラダイムです。
ニューラル ネットワークは、動物のニューロンに関する機能を備えたリンクされたノードで構成されます。 ニューラル ネットワークは、問題解決、ユーザー調査、データ検証、販売計画、リスク軽減などのさまざまなアプリケーションで使用されています。
敵対的生成ネットワーク、多層パーセプトロン、ハプスブルク システム、サポート ベクター ネットワークはすべて、ニューラル ネットワークの例です。 多層パーセプトロンは、最も広く使用されている効果的なニューラル ネットワークです。
ただし、AI と比較すると、ニューラル ネットワークにはいくつかの欠点があります。 このネットワークは、関数を実行できるようになるまで、かなり長い期間トレーニングする必要があります。 さらに、前者に比べて効果が劣ります。
AI とニューラル ネットワークの主な違い
- AI システムとは、タスクを実行するためにスマートなアルゴリズムを使用する場合でも、賢明に動作するマシンを作成するという目標を指す広義の言葉です。 対照的に、ニューラル ネットワークは、マシン インテリジェンスを作成するための特別な方法であり、インテリジェンスは、異なる (または同じ) レイヤーのニューロンを結合する重みとしてエンコードされることを目的としています。
- 人工知能はその知性を備えたロボットを指しますが、ニューラル ネットワークは動物の脳の知性を複製します。
- AI は人工ニューラル ネットワークに依存しますが、ニューラル ネットワークは AI に依存しません。
- 人工知能は、生命を複製するものと定義できます。 対照的に、ニューラル ネットワークは一種の機械学習アルゴリズムです。 データの例を見て「学習」します。
- チェッカーボードやチェスのようなゲームをプレイできるコンピューターや、言語を解釈して複製できるアルゴリズムは、最初の AI アプリケーションの 1 つです。ニューラル ネットワークは有機的な神経回路の設計を再現しますが、脳のモデリングにはディープ ニューラル ネットワークが自然に選択されます。
まとめ
このデジタル時代に最も不可欠なテクノロジーは人工知能です。 人工知能は現代文明にとって切り離せない要素となっています。 それは、デバイスのチップから車の GPS デバイス、Siri や Alexa の音声、自律型ドローンの頭脳、気象予測の魔術師、外科ヘルパーの手まで、あらゆるものに含まれています。
ニューラル ネットワークは、現在の人工知能の中心となる機械学習タイプです。 これらは、動物の脳を構成する有機神経ネットワークから大まかにインスピレーションを受けて製造された神経細胞のシステムを指します。
参考文献
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