Een neuraal netwerk is een computermodel dat is geïnspireerd op de manier waarop biologische neurale netwerken in het menselijk brein informatie verwerken. Kunstmatige intelligentie (AI) is een breder veld dat verschillende technieken en methoden omvat om systemen te creëren die in staat zijn taken uit te voeren waarvoor doorgaans menselijke intelligentie nodig is, zoals redeneren, leren en probleemoplossing. Neurale netwerken zijn een van de vele instrumenten en benaderingen die binnen AI worden gebruikt om deze mogelijkheden te bereiken.
Het verschil tussen AI en neurale netwerken ligt in hun reikwijdte. AI verwijst naar het algemene concept en veld dat tot doel heeft machines te creëren die in staat zijn tot intelligent gedrag. Neurale netwerken daarentegen zijn specifieke modellen die binnen AI worden gebruikt voor taken als patroonherkenning, classificatie en regressie. Hoewel neurale netwerken een subset van AI zijn, omvat AI een verscheidenheid aan andere technieken, zoals op regels gebaseerde systemen, beslissingsbomen en genetische algoritmen.
Ja, een neuraal netwerk is een tak van AI. Het valt onder de categorie machine learning, een deelgebied van AI dat zich richt op de ontwikkeling van algoritmen waarmee computers kunnen leren van en voorspellingen kunnen doen op basis van gegevens. Neurale netwerken worden vooral geassocieerd met deep learning, een subset van machinaal leren waarbij modellen met veel lagen van onderling verbonden neuronen betrokken zijn.
Het verschil tussen een kunstmatig neuron en een kunstmatig neuraal netwerk zit in hun complexiteit en functie. Een kunstmatig neuron is een enkele rekeneenheid die het gedrag van een biologisch neuron nabootst, input ontvangt, deze verwerkt via een activeringsfunctie en een output produceert. Een kunstmatig neuraal netwerk daarentegen is een verzameling onderling verbonden kunstmatige neuronen, georganiseerd in lagen, die samenwerken om complexe gegevens te verwerken en specifieke taken op te lossen.
Het belangrijkste verschil tussen machine learning en neurale netwerken is dat machine learning een bredere discipline is die verschillende algoritmen en technieken omvat om computers in staat te stellen van gegevens te leren, terwijl neurale netwerken een specifiek type model zijn dat binnen machine learning wordt gebruikt. Neurale netwerken zijn bijzonder geschikt voor taken waarbij grote hoeveelheden gegevens en complexe patronen betrokken zijn, zoals beeld- en spraakherkenning. Machine learning omvat andere methoden, zoals beslissingsbomen, ondersteunende vectormachines en clusteralgoritmen, die voor een breed scala aan taken kunnen worden gebruikt.
