Convolutional Neural Networks (CNN)

Convolutional Neural Networks (CNN) sind eine spezielle Art von neuronalen Netzen, die sich besonders für die Verarbeitung von Bild-, Video- und räumlich strukturierten Daten eignen. Durch ihre Architektur können sie Merkmale wie Kanten, Formen oder Objekte automatisch erkennen, ohne dass manuelles Feature EngineeringFeature Engineering Feature Engineering bezeichnet den Prozess, Rohdaten in aussagekräftige Merkmale (Features) zu transformieren, die für den Einsa... Mehr notwendig ist.

Wie funktionieren CNNs?

CNNs nutzen Faltungsschichten (Convolutional Layers), die Filter über die Eingabedaten legen und so lokale Muster erkennen. Diese Filter reagieren z. B. auf Kanten oder Farbverläufe. Anschließend reduzieren Pooling-Schichten die Datenmenge, indem sie nur die wichtigsten Informationen extrahieren. Am Ende stehen vollständig verbundene Schichten (Fully Connected Layers), die auf Basis der erlernten Merkmale Klassifikationen oder Vorhersagen treffen.

Typische Bausteine eines CNN:

• Convolutional Layer: Filter zur Extraktion lokaler Muster.
• Pooling Layer: Reduktion der Datenmenge (z. B. Max-Pooling).
• Activation Functions: ReLU und andere Funktionen zur nichtlinearen Transformation.
• Fully Connected Layer: Endschicht für Klassifikation oder Regression.
• Dropout Layer: Reduziert Overfitting durch zufälliges Deaktivieren von Neuronen.

Praxisbeispiele:

• Bilderkennung: Objekterkennung, Gesichtserkennung, Qualitätssicherung in der Industrie.
• Medizin: Analyse von Röntgenbildern, MRTs und CT-Scans zur Unterstützung von Diagnosen.
• Autonomes Fahren: Verarbeitung von Kameradaten in Echtzeit.
• Sicherheit: Videoüberwachung, Erkennung von Anomalien oder unerlaubten Handlungen.
• E-Commerce: Produktempfehlungen anhand von Bilddaten.

Vorteile:

• Automatische Merkmalsextraktion: Weniger manuelle Vorarbeit notwendig.
• Hohe Genauigkeit: Besonders stark in Bild- und Objekterkennung.
• Skalierbarkeit: Kann auf große Datenmengen angewendet werden.

Herausforderungen:

• Rechenintensiv: TrainingTraining Training im Projektkontext bezeichnet strukturierte Schulungsmaßnahmen zur Vorbereitung von Mitarbeitenden auf neue Systeme, Prozesse oder T... Mehr erfordert GPUs/TPUs und viel Speicher.
• Datenbedarf: CNNs benötigen sehr große Datensätze.
• Überanpassung: Risiko von Overfitting bei zu kleinen Trainingsmengen.

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