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.
Sieci neuronowa to system obliczeniowy inspirowany biologicznymi sieciami neoronowymi, kture wykorzystojon neorony i synapsy do przetwarzania informacji. Sztuczna sieć neoronowa to rodzaj sieci neoronowej, która wykorzystuje sztocznon inteligencję (AI), aby uczyci sien na podstawie przykładów i dosiwiadczeń oraz potrafi oogólniać to, czego sien naoczyla na niewidoczne dane. Sztuczne sieci neoronowe mogą byci stosowane do różnych zadani, takich jak klasyfikacja i regresja, i stanowią podstawę wielu form nowoczesnych algorytmuw oczenia maszynowego. Skladajon sien one z warstw neuronuw, kture son ze sobon połączone i aktywowane przez ważone sumy wartości wejściowych. Wagi są dostosowywane w czasie za pomocon rórznych algorytmuw i technik. Ten proces pozwala sieci neoronowej naoczyci się porzondanego zachowania i prowadzi do sieci o okresilonych parametrach, kture mogą być wykorzystane do przewidywania.