Wenn Sie Partnerlinks in unseren Inhalten folgen, erhalten wir m?glicherweise eine Provision. Dabei entstehen Ihnen keine zus?tzliche Kosten. Wir zeigen transparent, wie Was bedeutet Künstliches Neuronales Netz?
Ein künstliches neuronales Netzwerk ist ein Berechnungsmodell, das die Funktionsweise der Nervenzellen im menschlichen Gehirn nachahmt.
Künstliche neuronale Netze (englisch: Artificial Neural Network, kurz: ANN) verwenden lernende Algorithmen, die selbst?ndig Anpassungen vornehmen k?nnen – oder in gewissem Sinne lernen – wenn sie neue Eingaben erhalten. Dies macht sie zu einem sehr effektiven Werkzeug für die nichtlineare statistische Datenmodellierung. Wer in die Arbeit mit neuronalen Netzen einsteigen m?chte, kann oft kostenlose KI-Tools nutzen, die grundlegende Funktionen bieten.
Deep Learning ANNs spielen eine wichtige Rolle beim maschinellen Lernen (ML) und unterstützen den breiteren Bereich der Technologie der künstlichen Intelligenz (KI).
Techopedia erkl?rt künstliche neuronale Netze
Ein künstliches neuronales Netzwerk besteht aus drei oder mehr Schichten, die miteinander verbunden sind. Die erste Schicht besteht aus Eingangsneuronen. Diese Neuronen senden Daten an die tieferen Schichten, die wiederum die endgültigen Ausgabedaten an die letzte Ausgabeschicht weiterleiten.
Alle inneren Schichten sind versteckt und werden von Einheiten gebildet, die die von Schicht zu Schicht empfangenen Informationen durch eine Reihe von Transformationen adaptiv ver?ndern. Jede Schicht fungiert sowohl als Eingabe- als auch als Ausgabeschicht, die es dem ANN erm?glicht, komplexere Objekte zu verstehen. Zusammen werden diese inneren Schichten als neuronale Schicht bezeichnet.
Die Einheiten in der neuronalen Schicht versuchen, aus den gesammelten Informationen zu lernen, indem sie diese nach dem internen System des ANN gewichten. Anhand dieser Richtlinien k?nnen die Einheiten ein umgewandeltes Ergebnis erzeugen, das dann als Ausgabe an die n?chste Schicht weitergegeben wird.
Ein zus?tzlicher Satz von Lernregeln nutzt die Backpropagation, einen Prozess, durch den das ANN seine Ausgabeergebnisse unter Berücksichtigung von Fehlern anpassen kann. Durch Backpropagation wird jedes Mal, wenn die Ausgabe w?hrend der überwachten Trainingsphase als Fehler eingestuft wird, die Information rückw?rts gesendet. Jedes Gewicht wird proportional dazu aktualisiert, wie stark es für den Fehler verantwortlich war.
Der Fehler wird also dazu verwendet, die Gewichtung der einzelnen Verbindungen des ANN neu zu kalibrieren, um die Differenz zwischen dem gewünschten und dem tats?chlichen Ergebnis zu berücksichtigen. Mit der Zeit “lernt” das ANN, wie es die Wahrscheinlichkeit von Fehlern und unerwünschten Ergebnissen minimieren kann.
Das Training eines künstlichen neuronalen Netzes beinhaltet die Auswahl aus zul?ssigen Modellen, für die es mehrere zugeh?rige Algorithmen gibt.
Ein ANN hat mehrere Vorteile, aber einer der bekanntesten ist die Tatsache, dass es tats?chlich aus der Beobachtung von Datens?tzen lernen kann. Auf diese Weise wird ANN als Werkzeug zur Ann?herung an Zufallsfunktionen verwendet. Diese Art von Werkzeugen hilft bei der Sch?tzung der kostengünstigsten und besten Methoden, um bei der Definition von Berechnungsfunktionen oder Verteilungen zu L?sungen zu gelangen.
ANN verwenden Datenstichproben anstelle ganzer Datens?tze, um zu L?sungen zu gelangen, was sowohl Zeit als auch Geld spart. ANN gelten als relativ einfache mathematische Modelle, die bestehende Datenanalysetechniken erweitern.
Sie k?nnen für viele praktische Anwendungen eingesetzt werden, z. B. für die pr?diktive Analyse im Bereich Business Intelligence, die Erkennung von Spam-E-Mails, die Verarbeitung natürlicher Sprache in Chatbots wie ChatGPT und vieles mehr.
