Neuronale Netze

Neuronale Netze sind ein zentrales Konzept der Künstlichen Intelligenz und bilden die Grundlage vieler moderner Machine-Learning-Methoden, insbesondere im Bereich Deep LearningDeep Learning Deep Learning ist ein Teilbereich des Maschinellen Lernens, der auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert, die aus mehreren Schicht... Mehr. Inspiriert vom Aufbau biologischer Nervensysteme bestehen sie aus künstlichen Neuronen, die in Schichten angeordnet sind und Daten in mehreren Verarbeitungsschritten transformieren.

Wie funktionieren neuronale Netze?

Neuronale Netze bestehen aus einer Eingabeschicht, einer oder mehreren verborgenen Schichten (Hidden Layers) und einer Ausgabeschicht. Jeder Knoten (Neuron) berechnet einen gewichteten Wert seiner Eingaben, wendet eine Aktivierungsfunktion an und gibt das Ergebnis an die nächste Schicht weiter. Das TrainingTraining Training im Projektkontext bezeichnet strukturierte Schulungsmaßnahmen zur Vorbereitung von Mitarbeitenden auf neue Systeme, Prozesse oder T... Mehr erfolgt durch Backpropagation, wobei die Gewichte so angepasst werden, dass die Fehler zwischen Vorhersage und tatsächlichem Ergebnis minimiert werden.

Arten neuronaler Netze:

• Feedforward-Netze: Daten fließen nur in eine Richtung, von Eingabe zu Ausgabe.
• Convolutional Neural Networks (CNN)Convolutional Neural Networks (CNN) Convolutional Neural Networks (CNN) sind eine spezielle Art von neuronalen Netzen, die sich besonders für die Ver... Mehr: Besonders geeignet für Bild- und Videoverarbeitung.
• Recurrent Neural Networks (RNN)Recurrent Neural Networks (RNN) Recurrent Neural Networks (RNN) sind eine spezielle Form neuronaler Netze, die für die Verarbeitung von Sequenzdaten ... Mehr: Für sequenzielle Daten wie Sprache oder Zeitreihen.
• Long Short-Term Memory (LSTM)Long Short-Term Memory (LSTM) Long Short-Term Memory (LSTM) ist eine spezielle Form von Recurrent Neural Networks (RNN), die entwickelt wurde, um das ... Mehr: Spezieller RNN-Typ, der Abhängigkeiten über lange Zeiträume lernen kann.
• Transformer-Netze: Nutzen Self-Attention-Mechanismen und sind Grundlage von Sprachmodellen wie GPT oder BERT.

Praxisbeispiele:

• Bilderkennung: Erkennung von Objekten, Gesichtern oder Schäden in Bildern.
• Sprachverarbeitung: Übersetzung, Chatbots, Spracherkennung.
• Finanzwesen: Vorhersage von Kursentwicklungen oder Erkennung von Betrugsfällen.
• Industrie 4.0: AnomalieerkennungAnomalieerkennung Anomalieerkennung ist eine Technik zur Identifikation von ungewöhnlichem Verhalten oder Datenmustern, die auf potenzielle Sicherhei... Mehr in Sensordaten und Qualitätskontrolle.
• Medizin: Unterstützung bei Diagnosen durch Analyse von Röntgen- oder MRT-Bildern.

Vorteile:

• Hohe Flexibilität: Einsetzbar für Bilder, Sprache, Text und numerische Daten.
• Leistungsfähigkeit: Erreicht bei vielen Aufgaben State-of-the-Art-Ergebnisse.
• Automatisches Lernen: Erkennt komplexe Muster ohne manuelles Feature EngineeringFeature Engineering Feature Engineering bezeichnet den Prozess, Rohdaten in aussagekräftige Merkmale (Features) zu transformieren, die für den Einsa... Mehr.

Herausforderungen:

• Rechenintensiv: Training erfordert leistungsstarke Hardware (z. B. GPUs oder TPUs).
• Black-Box-Charakter: Ergebnisse sind oft schwer interpretierbar.
• Großer Datenbedarf: Funktioniert am besten mit umfangreichen Datensätzen.

Verwandte Begriffe:

Deep Learning, Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN), LSTM, Transformer, Backpropagation, Aktivierungsfunktion, Künstliche Intelligenz, Representation Learning