Neuronale Netze: Aufbau, Funktionsweise und Anwendungen

Neuronale Netze gehören zu den einflussreichsten Algorithmen im modernen maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz (KI). Sie unterstützen Durchbrüche in den Bereichen Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Spracherkennung und unzählige Anwendungen, die von Prognose bis hin zur Gesichtserkennung reichen.

Inspiration und Historische Entwicklung

Die Inspiration für neuronale Netze kommt im Großen und Ganzen von den biologischen Neuronen im menschlichen Gehirn, die über elektrische Signale kommunizieren. Im Jahr 1943 schlugen Warren McCulloch und Walter Pitts das erste mathematische Modell eines Neurons vor und zeigten, dass einfache Einheiten die Berechnung einer Funktion durchführen können. Später, im Jahr 1958, stellte Frank Rosenblatt das Perzeptron vor, einen Algorithmus zur Mustererkennung. Das Perzeptron ist der historische Vorfahre der heutigen Netzwerke: im Wesentlichen ein lineares Modell mit einer eingeschränkten Ausgabe.Die historische Entwicklung neuronaler Netze reicht bis in die 1940er Jahre zurück. Ein mathematisches Modell von Neuronen, das als Vorläufer der modernen neuronalen Netze gilt, wurde 1943 von Warren McCulloch und Walter Pitts vorgestellt. In den 1950er und 1960er Jahren wurden erste Versuche zur Anwendung dieser Ideen auf Computer unternommen, doch aufgrund begrenzter Rechenressourcen trat das Interesse in den Hintergrund.Mit der Verfügbarkeit neuer Lernalgorithmen und verbesserter Hardware erlebten neuronale Netze in den 1980er Jahren eine Wiederbelebung. Erst Ende der 2000er Jahre, als größere Datenmengen und leistungsfähigere Grafikprozessoren zur Verfügung standen, nahm die Zahl ihrer Anwendungen exponentiell zu. Bahnbrechende Erfolge in der Bild- und Spracherkennung wurden durch Fortschritte beim Deep Learning und bei den Convolutional Neural Networks (CNNs) erzielt.Heute dominieren rekurrente Netze (RNNs), generative Netze (GANs) und Transformer-Modelle, die bahnbrechende Fortschritte in Bereichen wie Übersetzung, Textgenerierung und sogar kreative Inhaltsgenerierung ermöglichen.

Funktionsweise neuronaler Netze

Ein neuronales Netz kann anhand eines einfachen Beispiels verstanden werden: Erkennung von Spam. Die frühen Neuronen im Netzwerk verarbeiten die Bedeutung jedes Signals, während spätere Schichten diese Informationen zu übergeordneten Hinweisen kombinieren, die Kontext und Ton erfassen. Dieser Prozess basiert auf zwei grundlegenden Konzepten: Gewichtungen und Verzerrungen. Gewichtungen wirken wie Drehknöpfe, die steuern, wie stark jede Eingabe-Funktion die Entscheidung beeinflusst - ein Wort wie „Preis“ kann mehr Gewicht erhalten als ein gewöhnliches Wort wie „Hallo“. Verzerrungen sind integrierte Werte, die Entscheidungsschwelle verschieben, sodass ein Neuron auch dann aktiviert werden kann, wenn die Eingaben selbst schwach sind. Zusammen bestimmen diese Modellparameter, wie jedes Neuron zur Gesamtberechnung beiträgt.

Mathematisch lernt ein neuronales Netzwerk eine Funktion f(X) durch Zuordnung eines Eingabevektors X=(x1,x2,x3…) um eine Reaktion vorherzusagen Y. Was neuronale Netze von anderen traditionellen maschinellen Lernalgorithmen unterscheidet, ist ihre mehrschichtige Struktur und ihre Fähigkeit, nicht lineare Transformationen durchzuführen.

Schichten eines Neuronalen Netzes

Ein neuronales Netz besteht aus mehreren Schichten (Layers), die jeweils spezifische Aufgaben erfüllen. Die Verbindungen zwischen den Neuronen haben Gewichte. Diese werden während des Trainings angepasst, um eine optimale Mustererkennung zu erreichen. Die Struktur eines KNN kann vereinfacht wie folgt dargestellt werden:

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• Eingabeebene: Enthält die rohen Merkmale (X1,X2,X3,..). Die Input Layer empfängt Rohdaten, z.B. Pixelwerte eines Bildes oder Wörter eines Textes. Die Eingangsschicht versorgt das neuronale Netz mit den notwendigen Informationen. Die Input-Neuronen verarbeiten die eingegebenen Daten und führen diese gewichtet an die nächste Schicht weiter.

• Verborgene Schichten: Bestehen aus künstlichen Neuronen (oder Knoten), die Eingaben in neue Darstellungen umwandeln. Mathematisch gesehen werden verborgene Schichten als Eingabefunktionen dargestellt, mit den zugehörigen Gewichtungen multipliziert und mit Verzerrung addiert, um von einer Schicht zur nächsten Schicht zu gelangen und schließlich die endgültige Ausgabeebene zu erreichen. Hier findet die lineare Transformation zwischen Eingabe und Ausgabe statt. Die Hidden Layer bestehen aus Neuronen, die abstrakte Merkmale aus den Daten extrahieren. Die verborgene Schicht befindet sich zwischen der Eingabeschicht und der Ausgabeschicht. Während die Ein- und Ausgabeschicht lediglich aus einer Ebene bestehen, können beliebig viele Ebenen an Neuronen in der verborgenen Schicht vorhanden sein. Hier werden die empfangenen Informationen erneut gewichtet und von Neuron zu Neuron bis zur Ausgabeschicht weitergereicht. Die Gewichtung findet in jeder Ebene der verborgenen Schicht statt. Die genaue Prozessierung der Informationen ist jedoch nicht sichtbar. Daher stammt auch der Name, verborgene Schicht.

• Ausgabe-Schicht: Nach der Durchführung der linearen Transformation in der verborgenen Schicht wird eine nicht lineare Aktivierungsfunktion (tanh, sigmoid, ReLU ) hinzugefügt, um die endgültige Vorhersage zu erzeugen (z. B. eine Zahl für die Regression oder eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für die Klassifizierung). Hier findet die Ausgabe der Ergebnisse des Netzes, z.B. Klassifikationen oder Vorhersagen statt. Die Ausgabeschicht ist die letzte Schicht und schließt unmittelbar an die letzte Ebene der verborgenen Schicht an. Die Neuronen geben die verarbeiteten Informationen als Ergebnis aus. Ein Ergebnis kann beispielsweise eine Wahrscheinlichkeitsverteilung sein.

Künstliches Neuron

Ein künstliches Neuron bildet die Grundeinheit eines neuronalen Netzes. Es empfängt mehrere Eingabewerte, gewichtet diese, summiert sie auf und wendet eine Aktivierungsfunktion an. Die Information wird durch die Input-Neuronen aufgenommen und durch die Output-Neuronen ausgegeben. Die Hidden-Neuronen liegen dazwischen und bilden innere Informationsmuster ab. Die Neuronen sind miteinander über sogenannte Kanten verbunden.Betrachtet man zunächst ein einzelnes künstliches Neuron (Knoten) genannt, so hat dieses einen Zustand (y), der einer reellen Zahl entspricht, typischerweise eine Gleitkommazahl. Dieser Aktivierungszustand beziehungsweise der Wert der Gleitkommazahl wird über Verbindungen zu den Eingängen von anderen Neuronen weitergegeben. Diese Verbindungsstärke wird in einem Gewichtungsfaktor (w) abgebildet, mit dem die Aktivierung multipliziert wird, bevor sie im empfangenden Neuron ankommt. Ein Neuron hat nun mehrere solcher Eingänge und die Eingangsaktivierung wird zunächst einfach aufsummiert (z).

• Gewichte (Weights): Bestimmen, wie stark der Einfluss eines Eingabewertes auf das Neuron ist.

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• Bias: Ist ein zusätzlicher Parameter, der es dem Neuron ermöglicht, seine Ausgabe zu verschieben.

• Aktivierungsfunktionen: Führen Nichtlinearität in das Netz ein, was es ermöglicht, komplexe Muster zu lernen. Typische Transferfunktionen sind:

  • ReLU (Rectified Linear Unit): Gibt positive Werte durch und setzt negative auf null. Letztere arbeitet quasi wie ein Gleichrichter und lässt nur positive Werte linear zum Ausgang passieren. Sie ist sehr einfach implementierbar und benötigt wenig Rechenleistung. Dies ist bei neuronalen Netzen mit teilweise vielen tausenden Neuronen ein wichtiger Aspekt.
  • Sigmoid: Komprimiert Werte auf den Bereich 0 bis 1. Am bekanntesten ist die Sigmoid-Funktion, in dem Fall spricht man auch von Sigmoid-Neuronen.
  • Tanh: Komprimiert Werte auf den Bereich -1 bis 1. Arctanhyperbolicus.
  • Softmax: Wandelt Ausgaben in Wahrscheinlichkeitsverteilungen um.

Training des Neuronalen Netzes

Genau wie andere Algorithmen für maschinelles Lernen erfordert ein neuronales Netz ein strenges Training, um bei Tests gut abzuschneiden. σ stellt eine Aktivierungsfunktion in der Ausgabeschicht dar, die Linearkombination so transformiert, dass sie der Entscheidung der Funktion entspricht. Die Power eines neuronalen Netzes kommt von seiner Fähigkeit, aus Daten die richtigen Gewichtungen und Verzerrungen zu lernen. Dies geschieht durch den Vergleich der Vorhersagen des Netzwerks. Y^ bis zur eigentlichen Kennzeichnung Y und Messen des Fehlers unter Verwendung einer Verlustfunktion. Um diesen Verlust zu minimieren, verwendet das Netz einen Algorithmus namens Backpropagation.

Das Training eines neuronalen Netzes ist ein iterativer Prozess, bei dem das Netz aus Beispieldaten lernt. Bei der Forward Propagation (Vorwärtsdurchlauf) werden die Eingabedaten durch das Netz propagiert. Die Backpropagation (Rückwärtspropagierung) ist der zentrale Lernalgorithmus. Nach jeder Vorhersage wird der Fehler berechnet und rückwärts durch das Netz propagiert. Der Gradientenabstieg (Gradient Descent) nutzt die berechneten Gradienten, um die Gewichte in Richtung des geringsten Fehlers anzupassen.Der Vorgang aus Eingabe verarbeiten, Ausgabewert bestimmen, Vergleich mit korrektem Wert und Korrektur der Gewichte wird mit allen Bildern aus dem Trainingsmaterial wiederholt. Bei jedem Durchlauf dieses Vorgangs wird das künstliche neuronale Netz etwas verbessert. Je geeigneter und umfangreicher das Trainingsmaterial ist, desto besser wird das künstliche neuronale Netz nach der Trainingsphase in der Lage sein, ein unbekanntes Bild richtig zu klassifizieren.

• Vorwärtsdurchlauf: Eingaben fließen durch das Netzwerk, berechnen lineare Kombinationen, durchlaufen die nicht lineare Aktivierung und erzeugen eine Ausgabe.

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• Fehlerberechnung: Die Verlustfunktion misst die Differenz zwischen Vorhersage und Wahrheit.

• Rückwärtsdurchlauf (Backpropagation): Der Fehler wird rückwärts durch das Netz verbreitet. Dieser Vorgang wird viele Male für den Trainingsdatensatz wiederholt. Jeder Durchlauf hilft dem Netzwerk, seine internen Parameter „abzustimmen“, sodass seine Vorhersagen schrittweise den richtigen Antworten näher kommen. Im Laufe der Zeit konvergiert das Netzwerk zu einer Reihe von Gewichtungen und Verzerrungen, die Fehler minimieren und gut auf unbekannte Daten übertragen werden. Die Backpropagation, gekoppelt mit dem Gradientenabstieg, ist der Motor, der neuronale Netze zum Funktionieren bringt. Sie ermöglicht es Netzwerken mit Millionen (oder sogar Milliarden) Parametern, aus riesigen Datensätzen aussagekräftige Muster zu lernen.

Trainings- und Testphase

Das Training neuronaler Netze kann in zwei Phasen unterteilt werden: Trainingsphase und Testphase.

• Trainingsphase: In diesem Fall wird kein bestimmtes Ergebnis vorgegeben. Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning). Die Trainingsdaten werden durch das Netz geleitet, die Neuronen aktiviert und die Ausgaben berechnet. Der Fehler wird rückwärts durch das Netz propagiert.

• Testphase: Während der Testphase werden die Gewichte nicht mehr verändert. Die Überprüfung, ob das Netz gelernt hat, erfolgt anhand der in der Trainingsphase veränderten Gewichte. Die Präsentation der Eingangsreize und die Untersuchung der berechneten Ausgabe sind Gegenstand der Untersuchung.

Herausforderungen und Überanpassung

Doch trotz der Bemühungen der Anwender, hochleistungsfähige Modelle zu schulen, stehen neuronale Netze immer noch vor ähnlichen Herausforderungen wie andere Modelle des maschinellen Lernens - vor allem vor einer Überanpassung. Wenn ein neuronales Netzwerk zu komplex wird und zu viele Parameter vorliegen, kommt es zu einer Überanpassung des Modells an die Trainingsdaten und eine schlechte Vorhersage. Eine Überanpassung ist ein häufiges Problem bei allen Arten von neuronalen Netzen. Genau auf den Kompromiss zwischen Verzerrung und Varianz zu achten ist für die Erstellung leistungsstarker neuronaler Netzmodelle von entscheidender Bedeutung.

Architekturen neuronaler Netze

Moderne neuronale Netzarchitekturen - wie Transformer und Encoder-Decoder-Modelle - folgen den gleichen Grundprinzipien (erlernte Gewichtungen und Verzerrung, gestapelte Schichten, nicht lineare Aktivierungen, End-to-End-Training durch Backpropagation). Sie unterscheiden sich hauptsächlich darin, wie die Eingaben über die Schichten hinweg gemischt werden. Je nach Anwendungsfall kommen unterschiedliche Architekturen zum Einsatz.

• Feedforward-Netze (FNNs): Sind die einfachste Architektur. Informationen fließen nur in eine Richtung: von der Eingabe zur Ausgabe, ohne Schleifen oder Rückkopplungen. Sie zeichnen sich dadurch aus, dass es zwischen den Schichten keine zurück gerichteten Kanten gibt. Das bedeutet, eine Schicht ist lediglich mit der nächsthöheren Schicht verbunden. Damit das Training hier funktioniert, muss jedes Neuron aus einer Schicht zu jedem Neuron in der nächsthöheren Schicht durch eine Kante verbunden sein. Sie werden auch als vorwärts gerichtete Netzwerke bezeichnet und können entweder Single-Layer Perceptrons oder Multilayer Perceptrons sein. FNNs werden genutzt, um Probleme zu lösen, indem sie Gewichtungen und Bias lernen, um Eingaben korrekt zu klassifizieren. Sie haben keine zyklischen Verbindungen zwischen den Neuronen.

• Konvolutionale neuronale Netzwerke (CNNs oder Convnets): Entwickelt für gitterähnliche Daten wie Bilder. CNNs zeichnen sich dank konvolutionaler Filter, die räumliche Hierarchien von Funktionen erkennen, bei Bilderkennung, Computer Vision und Gesichtserkennung aus. Faltende Neuronale Netze oder auch Convolutional Neural Networks (CNN), sind Künstliche Neuronale Netzwerke, die besonders effizient mit 2D- oder 3D-Eingabedaten arbeiten können. Der große Unterschied zu den klassischen neuronalen Netzen liegt in der Architektur der CNNs, die auch den Namen „Convolution“ oder „Faltung“ erklärt. Bei CNNs basiert die verborgene Schicht auf einer Abfolge von Faltungs- und Poolingoperationen. Bei der Faltung wird ein sogenannter Kernel über die Daten geschoben und währenddessen eine Faltung berechnet, was mit einer Multiplikation vergleichbar ist. Die Neuronen werden aktualisiert. Die anschließende Einführung einer Pooling-Schicht sorgt für eine Vereinfachung der Ergebnisse. Dies sorgt auch dafür, dass die 2D- oder 3D-Eingangsdaten kleiner werden. Setzt man diesen Prozess fort, so erhält man am Ende in der Ausgabeschicht einen Vektor, den „fully connected layer“. In der Regel bestehen CNNs aus drei Hauptarten von Schichten: Faltungsschicht, Pooling-Schicht und vollständig vernetzte Schicht.

• Neuronale Netzwerke (RNNs): Integrieren Feedback, die es ermöglichen, dass Informationen über Zeitschritte hinweg bestehen bleiben. RNNs eignen sich gut für Spracherkennung, Prognosen und sequenzielle Daten. Im Gegensatz zu den Feed Forward Neural Networks existieren bei rekurrenten neuronalen Netzen Verbindungen, bei denen Informationen das neuronale Netzwerk rückwärts und anschließend erneut vorwärts durchlaufen. So entstehen Rückkopplungsmechanismen und das künstliche neuronale Netz erhält quasi ein Gedächtnis. Ein Beispiel dafür ist die Textverarbeitung. Um herauszufinden, ob es sich bei einer „Bank“ um die Sitzgelegenheit oder das Geldinstitut handelt, musst du dich an den Kontext erinnern können. Recurrent Neural Networks (RNN) fügen den KNN wiederkehrende Zellen hinzu, wodurch neuronale Netze ein Gedächtnis erhalten. Das erste künstliche, neuronale Netzwerk dieser Art war das Jordan-Netzwerk, bei dem jede versteckte Zelle ihre eigene Ausgabe mit fester Verzögerung - eine oder mehrere Iterationen - erhielt. Natürlich gibt es viele Variationen, wie z.B. die Übergabe des Status an die Eingangsknoten, variable Verzögerungen usw., aber die Grundidee bleibt die gleiche. Diese Art von NN wird insbesondere dann verwendet, wenn der Kontext wichtig ist. In diesem Fall haben Entscheidungen aus früheren Iterationen oder Stichproben einen signifikanten Einfluss auf die aktuellen Iterationen. Da rekurrente Netze jedoch den entscheidenden Nachteil haben, dass sie mit der Zeit instabil werden, ist es mittlerweile üblich, sogenannte Long Short-Term Memory Units (kurz: LSTMs) zu verwenden. Das häufigste Beispiel für solche Abhängigkeiten ist die Textverarbeitung - ein Wort kann nur im Zusammenhang mit vorhergehenden Wörtern oder Sätzen analysiert werden. Ein weiteres Beispiel ist die Verarbeitung von Videos, z.B. beim autonomen Fahren. Durch Rückkopplungen zwischen den Neuronen können Ausgabeinformationen erneut als Eingabeinformationen verwendet werden, was dem Netzwerk eine Art von Gedächtnis verleiht.

• Long Short-Term Memory (LSTM): Verbesserte Form von RNNs, die mit Gedächtniszellen ausgestattet sind, um lange Abhängigkeiten besser erfassen zu können. Die Gedächtniszellen bewahren wichtige Informationen über längere Zeiträume auf, was sie ideal für Aufgaben macht, bei denen die Einbettung früherer Ereignisse entscheidend ist.

• Gated Recurrent Units (GRUs): Ähnlich wie LSTM, jedoch mit geringerem Rechenaufwand. Sie haben eine einfachere Struktur mit weniger Gatter-Mechanismen, was zu einer leichteren Berechnung führt.

• Transformers: Eine moderne Architektur, die RNNs für viele Sequenzaufgaben ersetzt hat. Transformer nutzen Aufmerksamkeitsmechanismen, um Abhängigkeiten in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zu erfassen und modernste Modelle wie GPT zu unterstützen. Revolutionär für NLP, werden für effiziente Sequenzverarbeitung mit Self-Attention eingesetzt, z.B. BERT. Diese Architektur ermöglicht es, komplexe Abhängigkeiten in Textdaten zu erfassen und hat zu signifikanten Fortschritten in Aufgaben wie Übersetzung und Textverständnis geführt. Die Self-Attention-Mechanismen erlauben es dem Modell, sich auf verschiedene Teile der Eingabesequenz zu konzentrieren, wodurch es besonders effektiv für die Verarbeitung von längeren Texten ist.

• Generative Adversarial Networks (GANs): Bestehend aus Generator- und Diskriminatornetzwerken, Erzeugung realistischer Daten wie z.B. Bilder oder Musik. Der Generator ist darauf ausgerichtet realistische Daten zu erzeugen, während der Diskriminator den Unterschied zwischen echten und generierten Daten erkennt. Durch einen kontinuierlichen Wettbewerb zwischen diesen beiden Netzwerken verbessert sich der Generator ständig und wird immer besser darin authentisch aussehende Daten zu produzieren.

• Autoencoder: Unüberwachtes Lernen, komprimieren Daten in latente Repräsentationen und rekonstruieren diese. Durch diesen Prozess erzwingen Autoencoder die Extraktion von bedeutungsvollen Merkmalen und eignen sich für Aufgaben wie Rauschunterdrückung und Dimensionsreduktion. Die Encoder-Decoder-Architektur ermöglicht es dem Modell, kompakte Darstellungen von Daten zu erstellen und dabei wichtige Informationen beizubehalten.

• Radial Basis Function Neural Networks (RBFNN): Verwendung von radialen Basisfunktionen zur Mustererkennung. Diese Netzwerke sind besonders effektiv bei nicht-linearen Problemen und haben Anwendungen in Bereichen wie Finanzprognosen und medizinischer Diagnose gefunden. Die radialen Basisfunktionen ermöglichen es dem Netzwerk nichtlineare Beziehungen zwischen den Eingabevariablen zu modellieren, was zu präzisen Vorhersagen führt.

• Kohonen Self-Organizing Maps: Visualisierung und Clusteranalyse durch unüberwachtes Lernen. Sie zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus komplexe Daten in zweidimensionalen Karten abzubilden, wodurch Muster und Strukturen leichter interpretiert werden können. Kohonen-Maps haben Anwendungen in Bereichen wie der Bildsegmentierung, Mustererkennung und der Analyse großer Datenmengen.

• Hopfield Networks: Für assoziatives Gedächtnis und Musterrekonstruktion. Diese Netzwerke zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, Informationen assoziativ zu speichern und abzurufen. Daher sind sie in der Lage aufgrund einer Teilinformation den gesamten gespeicherten Mustervektor abzurufen. Sie finden Anwendung in der Mustererkennung, Optimierung und der Rekonstruktion von Informationen aus beschädigten oder unvollständigen Daten.

Anwendungsbereiche neuronaler Netze

Diese Variationen unterstreichen die Vielseitigkeit der neuronalen Netze. Neuronale Netze bilden die Grundlage vieler aktueller AI-Systeme. Neuronale Netze lernen nützliche interne Darstellungen direkt aus Daten und erfassen nicht lineare Strukturen, die klassischen Modellen entgehen. Modernes Deep Learning erweitert diese Grundlagen. CNNs sind auf die Extraktion räumlicher Funktionen für Bilder spezialisiert; RNNs modellieren zeitliche Abhängigkeiten in Sequenzen; Transformer ersetzen Wiederholung durch Aufmerksamkeit, unterstützt durch Residuenverbindungen, Normalisierung und effiziente Parallelität auf GPUs. Trotz der architektonischen Unterschiede bleibt das Training durchgängig mit Backpropagation auf großen Datensätzen, und die Kernansicht gilt nach wie vor: Y=f(X;σ) durch die Zusammenstellung datenabhängiger Transformationen mit nicht linearen Aktivierungen erlernt. Generative KI basiert auf denselben Prinzipien in größerem Maßstab. Große Sprachmodelle, Diffusionsmodelle, VAEs und GANs lernen Verteilungen über Daten, um Text, Bilder, Audio und Code zu synthetisieren. Der Wechsel von einem mehrschichtigen Perzeptron zu hochmodernen Generatoren beruht in erster Linie auf Architektur, Daten und Rechenleistung.

Neuronale Netze kommen in einer Vielzahl von Anwendungen zum Einsatz und tragen zu Innovationen in der Technologie, der Wissenschaft und der Wirtschaft bei.

• Medizin: In der Medizin ermöglichen neuronale Netze eine frühzeitige Diagnose und eine personalisierte Behandlung. Mit Hilfe von CNNs können in der medizinischen Bildgebung Krankheiten wie z.B. Krebs in Röntgenbildern erkannt werden. Sie helfen, Herzkrankheiten und Diabetes zu diagnostizieren und durch Genomsequenzierung genetische Risikofaktoren zu identifizieren.

• Wirtschaft: In der Wirtschaft optimieren neuronale Netze die Entscheidungsfindung und Risikobewertung. Anhand von Mustern in Finanzdaten prognostizieren sie Aktienkursentwicklungen, bewerten Kreditrisiken und entwickeln Handelsstrategien.

• Spracherkennung, Mustererkennung, Gesichtserkennung oder Bilderkennung

Neuronale Netze und Künstliche Intelligenz

Ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) sind die Neuronalen Netze. Künstliche Intelligenz umfasst ein breites Spektrum von Technologien, die es ermöglichen, menschenähnliche Intelligenz in Maschinen zu integrieren. Eine Methode, um Mustererkennung und Lernen in KI-Systemen zu ermöglichen, sind neuronale Netze nach dem Vorbild biologischer Gehirne. KI umfasst, aber auch andere Techniken.

Programmierung und Implementierung

Neuronale Netze werden üblicherweise mit Programmiersprachen wie Python, R oder C++ trainiert. Dabei kommen spezielle Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Keras zum Einsatz. Das Training umfasst die Erstellung der Netzwerkstruktur, die Definition der Hyperparameter, das Laden der Trainingsdaten, die Implementierung des Feedforward- und Backpropagation-Algorithmus zur Gewichtsanpassung sowie das Testen und das Anpassen des Modells.

Die Datenqualität, die Wahl der Architektur, die Anpassung der Hyperparameter, die Trainingsdauer, die Validierung, die Erklärbarkeit und die Skalierbarkeit sind entscheidende Faktoren für die Implementierung erfolgreicher künstlicher neuronaler Netze.

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