Bedrijven vertrouwen steeds meer op onderwijsalgoritmen om zaken te vereenvoudigen, omdat technologie met de minuut meer geïntegreerd raakt in ons dagelijks leven.
AI-technologie, patroonherkenning, begeleid leren en neurale netwerken worden allemaal gebruikt om deze technologieën te beschrijven. In de informatica zijn AI en neurale netwerken twee van dergelijke begrippen. AI is een brede term die verschillende deelgebieden omvat. Deep Learning omvat neurale netwerken.
AI versus neuraal netwerk
Het belangrijkste verschil tussen AI en neurale netwerken is dat AI, of kunstmatige intelligentie, een gebied van de informatica is dat slimme computers met hun intelligentie bestudeert en ontwikkelt. Een neuraal netwerk is daarentegen een structuur van kunstmatige netwerken die zijn samengesteld uit congruentie met echte sensorische systemen om hun intelligentie te benaderen.
In zijn meest basale vorm verwijst kunstmatige intelligentie (AI) naar de intelligentie die systemen bezitten en vertonen. Dit doen ze door hun omgeving te observeren en te evalueren. Op basis van deze conclusies handelen ze vervolgens op een manier die de mogelijkheden om een bepaald doel te bereiken optimaliseert. Kunstmatige neurale netwerken vormen de kern van deze aanpak.
De structuur van de hersenen inspireerde het neurale netwerk. Het neurale netwerk bestaat uit sterk verbonden dingen die bekend staan als eenheden of knooppunten. Deep learning-technologieën omvatten neurale netwerken. De nadruk ligt vooral op het oplossen van ingewikkelde problemen. Een neuraal netwerk is een verzameling algoritmen die neuronen gebruiken om gegevens te modelleren voor machinaal leren.
Vergelijkingstabel tussen AI en neuraal netwerk
| parameters | AI | Neural Network |
| Definitie | Het neurale netwerk is een machine learning-algoritme dat grafieken van neuronen gebruikt om gegevens te modelleren. | Het is een reeks verwante knooppunten die qua functionaliteit losjes zijn gemodelleerd naar dierlijke neuronen. |
| Streven | Het is het concept van het tot stand brengen van machine-intelligentie die net zo intelligent is als één of meer intelligenten dan mensen. | AI-toepassingen omvatten deep learning, tekstanalyse, computervisie en analytisch denken. |
| Betrouwbaar | Het is gebaseerd op neurale netwerken. | Het is niet afhankelijk van AI. |
| Onderwijs en Vorming | Het is vrij eenvoudig te trainen. | Het trainen van neurale netwerken vergt een langere periode. |
| u gebruikt | Het is een reeks gerelateerde knooppunten die qua functionaliteit losjes zijn gemodelleerd naar dierlijke neuronen. | Neurale netwerken worden gebruikt in verschillende toepassingen, waaronder het detecteren van fraude, computerlinguïstiek en karakterherkenning |
Wat is AI?
Kunstmatige intelligentie, ook gebaseerd op machine-intelligentie, is de studie van robots die menselijke cognitieve vaardigheden kunnen repliceren. Het is het concept van het bouwen van intelligente machines die net zo slim zijn als, zo niet slimmer dan, mensen.
Met de opkomst van digitale computers is dit gemeengoed geworden. AI is een deelgebied van de informatica dat zich richt op het ontwikkelen van computerprogramma’s die samen met of sneller resultaten boeken dan individuen, ongeacht of deze computers werkelijk hetzelfde denken als mensen.
Er zijn veel verschillende soorten, maten en algoritmen van kunstmatige intelligentie. AI is nu overal te vinden, van industrieën tot klaslokalen, banken en klinieken, van de tv tot je haarborstel, van microchips in je mobiele telefoon tot de auto's waarin je rijdt, en van Siri tot Echo.
Google's Intelligence Forecasts, transport-apps zoals Grab en Uber, vliegtuigen die AI Autopilot gebruiken, enzovoort, zijn voorbeelden van AI-gebruik.
AI behoort nu tot de meest geavanceerde technologieën die beschikbaar zijn. Het is een van de snelste om te leren in vergelijking met andere lesmethoden. Bovendien vertoont het de meest efficiënte en productieve prestaties.
Wat is een neuraal netwerk?
De term ‘neurale netwerken’ bestaat uit een netwerk van gefabriceerde, onderling verbonden neuronen, losjes gebaseerd op de biologische neurale structuren waaruit de hersenen van zoogdieren bestaan. Het diende als basis voor het grootste deel van de huidige kunstmatige intelligentie.
De huidige gevolgen en toepassingen van AI zijn niets meer dan een ontwikkeling van de onderscheidende eigenschappen van neurale netwerken, zoals leeralgoritmen en deep learning. Neurale netwerken zijn een goed gefundeerd paradigma met wortels in verschillende domeinen, waaronder informatica, informatietechnologie en techniek.
Een neuraal netwerk bestaat uit gekoppelde knooppunten met functionaliteit met betrekking tot dierlijke neuronen. Neurale netwerken worden gebruikt in verschillende toepassingen, waaronder het oplossen van problemen, gebruikersonderzoek, gegevensvalidatie, verkoopplannen en risicobeperking.
Het generatieve vijandige netwerk, het meerlagige perceptron, het Habsburgse systeem en het ondersteunende vectornetwerk zijn allemaal voorbeelden van neurale netwerken. Het meerlagige perceptron is het meest gebruikte en effectieve neurale netwerk.
In vergelijking met AI hebben neurale netwerken echter verschillende nadelen. Dit netwerk moet veel langer getraind worden voordat het functies kan uitvoeren. Bovendien is het minder effectief in zijn resultaten in vergelijking met het eerste.
Belangrijkste verschillen tussen AI en neuraal netwerk
- Het AI-systeem is een breed woord dat verwijst naar het doel om machines te creëren die verstandig handelen, zelfs als ze slimme algoritmen gebruiken om de taak uit te voeren. Neurale netwerken zijn daarentegen een specifieke methode om machine-intelligentie te creëren, waarbij intelligentie moet worden gecodeerd als gewichten die neuronen in verschillende (of dezelfde) lagen verbinden.
- Kunstmatige intelligentie verwijst naar robots met hun intelligentie, terwijl een neuraal netwerk de intelligentie van de hersenen van een dier nabootst.
- AI is afhankelijk van kunstmatige neurale netwerken, terwijl neurale netwerken niet afhankelijk zijn van AI.
- Kunstmatige intelligentie kan worden gedefinieerd als alles dat het leven repliceert. Neural-netwerken daarentegen zijn een soort machine learning-algoritme. Ze 'leren' door naar gegevensvoorbeelden te kijken.
- Computers die spellen als schaakbord en schaak kunnen spelen, en algoritmen die taal kunnen interpreteren en repliceren, behoorden tot de eerste AI-toepassingen. Hoewel neurale netwerken het ontwerp van organische neurale circuits repliceren, zijn diepe neurale netwerken de natuurlijke keuze voor hersenmodellering.
Conclusie
De meest essentiële technologie van dit digitale tijdperk is kunstmatige intelligentie. Kunstmatige intelligentie is een onlosmakelijk onderdeel van de moderne beschaving geworden. Het zit in alles, van de chip van je apparaat tot het GPS-apparaat van je auto, de stemmen van Siri en Alexa, de hersenen van autonome drones, meteorologische voorspellende tovenaars en de handen van chirurgische helpers.
Neurale netwerken vormen een machine learning-type dat de kern vormt van veel huidige kunstmatige intelligentie. Ze verwijzen naar een systeem van gefabriceerde zenuwcellen, losjes geïnspireerd door de organische neurale netwerken waaruit de hersenen van dieren bestaan.
Referenties
Ik heb zoveel moeite gestoken in het schrijven van deze blogpost om jou van waarde te kunnen zijn. Het zal erg nuttig voor mij zijn, als je overweegt het te delen op sociale media of met je vrienden/familie. DELEN IS ️
