Was ist ein Neurales Netzwerk?

Ein Neurales Netzwerk ist ein mathematisches Konzept, das von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert ist.
Es besteht aus einer großen Anzahl von künstlichen Neuronen, die üblicherweise in Schichten organisiert und (meistens ebenenweise) miteinander verbunden sind.
Diese Neuronen verarbeiten Informationen, indem sie Eingabedaten in Form von Zahlen empfangen, diese verarbeiten und schließlich Ausgabedaten in Form von Zahlen liefern.
Neurale Netzwerke sind ein Grundbestandteil des Machine Learnings.

Anwendung von Neuralen Netzwerken

Neurale Netzwerke finden in vielen Bereichen Anwendung. Hier sind einige Beispiele:

Bilderkennung: Sie verarbeiten Pixelwerte von Bildern und liefern Daten, die anschließend interpretiert werden können (z. B. zur Klassifizierung von Bildern als "Hund" oder "Katze").
Sprachverarbeitung: Sie werden in Sprachassistenten wie Siri oder Alexa verwendet, um gesprochene Sprache in Text umzuwandeln.
Autonomes Fahren: Sie helfen dabei, Daten von Sensoren zu analysieren und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.
Medizin: Sie werden zur Diagnose von Krankheiten anhand von Patientendaten oder medizinischen Bildern eingesetzt.
Finanzwesen: Sie analysieren Marktdaten, um Muster zu erkennen, die dann von Experten zur Risikobewertung oder Entscheidungsfindung genutzt werden können.

Aufbau und Funktionsweise

Neurale Netzwerke bestehen aus drei Hauptkomponenten:

Eingabeschicht: Diese Schicht empfängt numerische Eingabedaten. Zum Beispiel Pixelwerte von Bildern.
Verborgene Schichten: Diese Schichten verarbeiten die Daten durch eine Reihe von mathematischen Operationen. Jede Verbindung zwischen den Neuronen hat ein Gewicht, das die Stärke der Verbindung bestimmt. Zusätzlich hat jedes Neuron einen Bias-Wert, der die Ausgabe des Neurons verschiebt.
Ausgabeschicht: Diese Schicht liefert numerische Ausgabedaten. Diese Daten müssen anschließend interpretiert werden, um eine Aussage oder Klassifizierung zu treffen (z. B. ob ein Bild einen Hund oder eine Katze zeigt).

Die Funktionsweise eines Neuralen Netzwerks basiert auf der Weiterleitung von Daten durch die Schichten. Während des Trainings werden sowohl die gewichte als auch die Bias-Werte angepasst, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu verbessern.

Neurale Netzwerke verarbeiten Eingabedaten in numerischer Form. Das bedeutet, dass alle Daten – wie Bilder, Texte oder Audiodateien – zuerst in Zahlen umgewandelt werden müssen, bevor sie vom Netzwerk verarbeitet werden können.

Warum sind Neurale Netzwerke so mächtig?

Neurale Netzwerke sind besonders gut darin, komplexe Beziehungen in Daten zu erkennen. Das bedeutet, dass sie Muster finden können, die für traditionelle Algorithmen schwer zu erfassen sind. Durch die Verwendung von verborgenen Schichten und Aktivierungsfunktionen können sie immer abstraktere Merkmale aus den Daten extrahieren.

Zusammenfassung

Ein Neurales Netzwerk ist ein System, das von dem menschlichen Gehirn inspiriert ist.
Es ist ein grundlegender Bestandteil des Machine Learnings.
Es besteht aus Eingabe-, verborgenen und Ausgabeschichten.
Die Eingabeschicht nimmt Daten in Form von Zahlen entgegen (z. B. Pixelwerte von Bildern).
Die Ausgabeschicht liefert Daten in Form von Zahlen, die anschließend interpretiert werden müssen, um eine Aussage oder Klassifizierung zu treffen.
Während des Trainings werden sowohl die Gewichte als auch die Bias-Werte angepasst, um die Vorhersagen zu verbessern.
Neurale Netzwerke werden in vielen Bereichen wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und Medizin eingesetzt.
Ihre Stärke liegt in der Fähigkeit, komplexe Muster in Daten zu erkennen.