Was ist ein Neurales Netzwerk?

Ein Neurales Netzwerk ist ein Grundbestandteil der Künstlichen Intelligenz, das von dem Menschlichen Gehirn inspiriert wurde. Es besteht aus miteinander verbundenen Neuronen (Knoten), die in Schichten organisiert sind. Diese Neuronen verarbeiten Informationen und helfen dem Netzwerk, Muster in Daten zu erkennen.

Schichten in einem Neuralen Netzwerk

• Eingabeschicht: Die Eingabeschicht empfängt die Eingabedaten (z. B. Bilder oder Texte), die in numerischer Form vorliegen.
• Verborgene Schichten: Diese Schichten lernen, schwer erkennbare Muster aus den Trainingsdaten. Durch das Training lernen die Neuronen in diesen Schichten, welche Informationen relevant sind.
• Ausgabeschicht: Diese Schicht gibt das Ergebnis des Neuralen Netzwerks aus, z. B. eine Klassifizierung oder Vorhersage.

Anwendung von Neuralen Netzwerken

Neurale Netzwerke sind leistungsstarke Systeme, die sich in vielen Bereichen bewährt haben. Sie sind besonders gut darin, Muster in großen Datenmengen zu erkennen, die für Menschen schwer zu erkennen sind.

• Bilderkennung und Computer Vision: Neuronale Netzwerke werden verwendet, um Objekte in Bildern zu erkennen, Gesichter zu identifizieren, medizinische Bilder zu analysieren und vieles mehr. Diese Technologie hat Anwendungen in Sicherheitssystemen, medizinischen Diagnosen, autonomem Fahren und vielen anderen Bereichen.
• Natürliche Sprachverarbeitung: Neuronale Netzwerke ermöglichen es Computern, menschliche Sprache zu verstehen, zu übersetzen und zu generieren. Virtuelle Assistenten wie Siri, Google Assistant und Alexa nutzen neuronale Netzwerke, um Benutzeranfragen zu verstehen und darauf zu reagieren.
• Predictive Analytics und Datenvorhersage: Unternehmen setzen neuronale Netzwerke ein, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen und zukünftige Trends oder Ereignisse vorherzusagen. Diese Anwendungen reichen von der Finanzanalyse über Marketing bis hin zur medizinischen Forschung.
• Autonome Systeme: Neuronale Netzwerke sind entscheidend für die Entwicklung autonomer Systeme wie selbstfahrende Autos, Drohnen und Roboter. Sie helfen diesen Systemen, ihre Umgebung wahrzunehmen, Entscheidungen zu treffen und sich entsprechend anzupassen.
• Medizinische Diagnose und Gesundheitswesen: In der Medizin werden neuronale Netzwerke zur Diagnose von Krankheiten, zur Analyse von medizinischen Bildern, zur personalisierten Medizin und zur Arzneimittelentwicklung eingesetzt.

Aufbau und Funktionsweise

Ein Neurales Netzwerk besteht aus verschiedenen Schichten, die dem Netzwerk helfen, Muster in großen Datenmengen zu erkennen. Je nach Verwendungszweck ist die Struktur eines Neuralen Netzwerks anders aufgebaut. Ein einfaches Neurales Netzwerk besteht aus mindestens einer Eingabeschicht und einer Ausgabeschicht. Normalerweise werden auch noch Verborgene Schichten verwendet, die dem Netzwerk helfen sollen, schwer erkennbare Muster zu lernen.

Bei dem einfachen Vorhersagen mithilfe von Eingabedaten wird das Neurale Netzwerk einmal durchgerechnet und das berechnete Ergebnis der Ausgabeschicht ist dann das Ergebnis des Netzwerks.
Für den Lernprozess wird der Backpropagation Algorithmus verwendet, der von hinten nach vorne einen Fehler für jede einzelne Schicht berechnet, mit dem dann die Parameter des Netzwerks angepasst werden, um den Fehler so weit wie möglich zu verringern.