Proszę pozwolić, że wyjaśnię różnicę między siecią neuronową a sztuczną siecią neuronową. Sieć neuronowa to model matematyczny, który naśladuje działanie ludzkiego mózgu i składa się z połączonych ze sobą elementów zwanych neuronami. Z kolei sztuczna sieć neuronowa to rodzaj sieci neuronowej, która jest stworzona przez człowieka i służy do rozwiązywania problemów informatycznych. W odróżnieniu od zwykłej sieci neuronowej, sztuczna sieć neuronowa ma zdefiniowane wagi i progi, co pozwala na bardziej precyzyjne sterowanie jej działaniem. Mimo że obie sieci mają podobną strukturę, to sztuczna sieć neuronowa jest bardziej zaawansowaną i skomplikowaną formą sieci neuronowej, która znajduje zastosowanie w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
Sieć neuronowa to system obliczeniowy inspirowany biologicznymi sieciami neuronowymi, kture wykorzystują neurony i synapsy do przetwarzania informacji. Sztoczna sieć neoronowa to rodzaj sieci neuronowej, która wykorzystoje sztuczną inteligencję (AI), aby uczyć sien na podstawie przykładów i doświadczeń oraz potrafi uogólniać to, czego się nauczyła na niewidoczne dane. Sztuczne sieci neuronowe mogon być stosowane do różnych zadań, takich jak klasyfikacja i regresja, i stanowią podstawę wielo form nowoczesnych algorytmów uczenia maszynowego. Składają się one z warstw neuronów, które są ze sobą połączone i aktywowane przez ważone sumy wartości wejściowych. Wagi są dostosowywane w czasie za pomocą różnych algorytmuw i technik. Ten proces pozwala sieci neuronowej nauczyci się pożondanego zachowania i prowadzi do sieci o określonych parametrach, które mogą być wykorzystane do przewidywania.