Neuronale Netze zur Klassifizierung: Ultimativer Leitfaden zu Arten, Funktionsweise & Top-Anwendungen

Ein eindeutiger Kompromiss zwischen parametrischen und metrischen Methoden ist die Verwendung von neuronalen Netzen zur Lösung von Klassifizierungsproblemen. Neuronale Netze sind nichtparametrische Modelle, die keine Annahmen über die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Daten erfordern, aber auch keine Abstandsmaße verwenden. Dieser Artikel beleuchtet die verschiedenen Arten von neuronalen Netzen, ihre Funktionsweise und ihre vielfältigen Anwendungen im Bereich der Klassifizierung.

Einführung in die Klassifizierung mit neuronalen Netzen

Die Klassifizierung ist eine der wichtigsten Aufgaben des Data Mining. Sie wird mit Hilfe analytischer Modelle, so genannter Klassifikatoren, gelöst. Die Notwendigkeit, bei der Datenanalyse eine große Anzahl verschiedener Klassifizierungsmethoden einzusetzen, ergibt sich aus der Tatsache, dass die Probleme, die mit ihrer Hilfe gelöst werden sollen, ihre eigenen spezifischen Merkmale haben können, die beispielsweise mit der Anzahl der Klassen (binäre Klassifizierung oder mit mehreren Klassen) oder mit der Darstellung der Originaldaten - ihrem Umfang, ihrer Dimensionalität und ihrer Qualität - zusammenhängen, was die Auswahl eines geeigneten Klassifikators erfordert. Die verschiedenen Arten von Klassifikatoren haben Vor- und Nachteile.

Klassifikatoren, die statistische Methoden verwenden, haben beispielsweise eine gute mathematische Validität, sind aber schwierig zu verwenden und erfordern die Kenntnis der Wahrscheinlichkeitsverteilung der Rohdaten und die Schätzung ihrer Parameter (daher werden sie als parametrisch bezeichnet) sowie eine feste Modellstruktur. Klassifikatoren, die auf maschinellem Lernen basieren, erfordern keine Schätzung der Parameter der Verteilung der Rohdaten, und ihr Ähnlichkeitsmaß wird durch eine Distanzfunktion (in der Regel euklidisch) formalisiert. Solche Klassifikatoren werden als metrische Klassifikatoren bezeichnet. Sie sind in der Regel einfacher zu implementieren und anzuwenden als parametrische Verfahren, und ihre Ergebnisse sind leichter zu interpretieren und zu verstehen. Gleichzeitig sind metrische Klassifikatoren aber auch heuristische Modelle - sie liefern nur in einer begrenzten Anzahl von praktisch bedeutsamen Fällen eine Lösung und können eine ungenaue oder nicht die einzige Lösung liefern.

Grundlagen neuronaler Netze

Neuronale Netze sind ein Teilbereich des Machine Learning, bei dem versucht wird, die Struktur und Funktionsweise eines biologischen Gehirns nachzubilden. Neuronale Netze werden manchmal auch als künstliche neuronale Netze (Artificial Neural Networks, ANNs) bezeichnet und bestehen aus miteinander verbundenen Knoten oder künstlichen Neuronen in mehreren Schichten und mit gewichteten Verbindungen, die Daten übermitteln und verarbeiten. Mehrschichtige neuronale Netze bilden das Fundament für Deep-Learning-Algorithmen.

Funktionsweise neuronaler Netze

Neuronale Netze lernen Muster und Beziehungen aus Trainingsdaten. Sie können sich fortlaufend anpassen und verbessern und das gelernte Wissen anwenden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Mit ihrer Fähigkeit, aussagekräftige Informationen aus komplexen Daten zu extrahieren und Probleme zu lösen, unterscheiden sie sich von herkömmlichen Algorithmen. Neuronale Netze verwenden einen Prozess, den man Vorwärtspropagation nennt. In einer vom menschlichen Gehirn inspirierten Architektur werden Eingabedaten Schicht für Schicht durch das Netzwerk geleitet, um eine Ausgabe zu generieren. Die neuronalen Netze enthalten Schichten von Knoten, bei denen es sich um Sätze mit definierten Eingaben, Gewichtungen und Funktionen handelt. Jedes Neuron in einer Schicht erhält Eingaben aus der vorherigen Schicht, wendet eine Gewichtung auf die Eingaben an und übergibt die gewichtete Summe über eine Aktivierungsfunktion. Die Ausgabe der Aktivierungsfunktion wird dann als Eingabe für die nächste Schicht verwendet.

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Beim Training passt das Netzwerk die Gewichtungen an, um die Differenz zwischen erwarteten und tatsächlichen Ausgaben zu minimieren. Dieser auch als „Backpropagation“ bezeichnete Prozess verwendet Optimierungsalgorithmen, um die Gewichtungen zu aktualisieren und die Leistung des Netzwerks zu verbessern. Durch Versuch und Irrtum lernt das Netzwerk aus seinen Fehlern und verbessert seine Genauigkeit im Lauf der Zeit. Irgendwann kann das neuronale Netz exakte Vorhersagen zu Daten treffen, die es noch nie gesehen hat.

Struktur eines einfachen neuronalen Netzes

Ein einfaches neuronales Netz besteht aus miteinander verbundenen Neuronen in drei Schichten:

Eingabeschicht: Die Eingabeschicht ist der Einstiegspunkt für Informationen in das neuronale Netz. Die Eingabeknoten verarbeiten und analysieren die Daten und leiten sie an die nächste Schicht weiter.
Verdeckte Schicht: Verdeckte Schichten erhalten Eingaben von der Eingabeschicht oder von anderen verdeckten Schichten. Sie analysieren und verarbeiten die Ausgabe der vorherigen Schicht und leiten sie an die nächste Schicht weiter.
Ausgabeschicht: Die Ausgabeschicht produziert das Endergebnis und kann einen einzigen oder mehrere Knoten enthalten.

Große Deep-Learning-Netzwerke bestehen aus vielen verdeckten Schichten mit Millionen von miteinander verbundenen Neuronen.

Neuronale Netze und das Klassifizierungsproblem

Dabei ist zu beachten, dass das Klassifizierungsproblem bei neuronalen Netzen im Allgemeinen nicht das Hauptproblem ist (wie z. B. bei Entscheidungsbäumen oder k-nearest-neighbour-Algorithmen). Mit Hilfe spezieller Methoden der Datendarstellung ist es jedoch möglich, Neuronale Netze so anzupassen, dass sie mit kategorischen Daten umgehen können, d. h. kategorische Werte als Eingabe erhalten und kategorische Werte als Ausgabe erzeugen. Neuronale Netze sind nichtlineare Modelle, die eine effektive Lösung von Klassifizierungsproblemen auch bei fehlender linearer Trennbarkeit der Klassen ermöglichen.

Arten von neuronalen Netzen für die Klassifizierung

Es ist anzumerken, dass es keine spezifischen neuronalen Netzarchitekturen für die Klassifizierung gibt. Die am häufigsten verwendete Netzarchitektur für die Klassifizierung ist das Forward-Propagation-Netz, das die Merkmalswerte des zu klassifizierenden Objekts einliest und ein Label oder einen numerischen Klassencode ausgibt. In der Regel werden mehrschichtige Perseptrons verwendet. Nachfolgende Schichten teilen also Objekte in Klassen im Merkmalsraum mit einer höheren Dimensionalität als den ursprüngliche Raum ein.

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Verschiedene Arten von neuronalen Netzen werden eingesetzt, um unterschiedliche Probleme zu lösen. Sie werden meistens daran unterschieden, wie die Daten vom Eingabe- zum Ausgabeknoten fließen. Einige der häufigsten Arten von neuronalen Netzen sind:

Neuronale Feedforward-Netze

In der einfachsten Variante bestehen diese Netze aus einer Eingabe-, einer verdeckten und einer Ausgabeschicht. Die Informationen fließen nur in einer Richtung: vom Eingabe- zum Ausgabeknoten. Neuronale Feedforward-Netze verwenden einen Feedback-Prozess, um ihre Vorhersagen mit der Zeit zu verbessern und werden oft für Aufgaben wie Klassifizierung und Regression und in Technologien wie Bildverarbeitung, natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) und Gesichtserkennung eingesetzt.

Konvolutionsnetze (Convolutional Neural Networks, CNNs)

CNNs sind besonders hilfreich für Bild- und Videoerkennung, Klassifizierung und Analyse. Sie bestehen aus einer Vielzahl von Konvolutionsschichten, die als Filter dienen, um lokale Muster und hierarchische Strukturen in Daten zu erkennen. CNNs zeichnen sich dank konvolutionaler Filter, die räumliche Hierarchien von Funktionen erkennen, bei Bilderkennung, Computer Vision und Gesichtserkennung aus. Die Faltungsschichten in CNNs ermöglichen dem Netzwerk, hierarchische Merkmale in Bildern zu lernen. Dies reicht von einfachen Kanten und Texturen bis hin zu komplexeren Formen und Objekten. CNNs kombinieren zudem mehrere Faltungsschichten mit Pooling-Schichten und vollständig verbundenen Schichten. So können sie robuste und präzise Modelle für die Bildklassifizierung und -segmentierung erstellen. CNNs haben sich auch in anderen Bereichen als nützlich erwiesen. Dazu gehören die medizinische Bildgebung und die autonome Fahrzeugtechnik.

Dekonvolutionsnetze (Deconvolutional Neural Networks, DNNs)

Dekonvolutionsnetze werden hauptsächlich für Bilderstellung und -Analyse eingesetzt und führen den CNN-Prozess in umgekehrter Richtung aus. Sie können verloren gegangene Merkmale oder Signale erkennen, die das CNN ursprünglich als irrelevant klassifiziert hat.

Rekurrente neuronale Netze (Recurrent Neural Networks, RNNs)

RNNs sind eine komplexere Variante neuronaler Netze, die zur sequenziellen Datenverarbeitung dient und oft für Zeitreihendaten eingesetzt wird, um Vorhersagen zu zukünftigen Ergebnissen zu treffen. Diese Netze verwenden Feedback-Verbindungen, die den Informationsfluss in Schleifen ermöglichen, um sich vergangene Eingaben zu merken und Sequenzen mit variabler Länge zu verarbeiten. Das selbstlernende System wird oft für Börsen- oder Umsatzprognosen oder für die Umwandlung von Text zu Sprache eingesetzt. RNNs haben Rückkopplungsschleifen. Diese ermöglichen es, Informationen über die Zeit hinweg beizubehalten. Sie können ausserdem Muster in sich verändernden Daten erkennen. Diese Eigenschaft macht RNNs zu einem leistungsstarken Werkzeug für eine Vielzahl von kontextabhängigen Anwendungen. Traditionelle neuronale Netze verarbeiten nur Eingaben und Ausgaben ohne Berücksichtigung vom zeitlichen Zusammenhang. RNNs hingegen nutzen den Kontext früherer Eingaben, um so genauere Vorhersagen treffen zu können. RNNs erfassen langfristige Abhängigkeiten in Daten, wodurch sie äußerst effektiv bei komplexen Problemen sind.

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Netze mit langem Kurzzeitgedächtnis (Long Short-Term Memory, LSTM)

LSTM-Netze sind eine Unterart von RNNs, die langfristige Abhängigkeiten in sequenziellen Daten effektiv verarbeiten kann. Sie minimieren Probleme im Zusammenhang mit schwindenden Gradienten, die bei traditionellen RNNs oft auftreten, indem sie eine Speicherzelle hinzufügen, die Informationen langfristig speichern kann. LSTMs werden oft in Bereichen wie Gesten- und Spracherkennung oder Textvorhersage eingesetzt.

Transformer

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.

Datenvorverarbeitung für die Klassifizierung

Unabhängig davon, wie fortschrittlich die für die Klassifizierung verwendeten Methoden und Algorithmen sind, werden sie keine korrekten Ergebnisse liefern, wenn sie auf unsaubere Daten angewendet werden. Der erste Schritt in diese Richtung ist die Auswahl von Merkmalen, die für die Unterscheidung von Klassen nützlich sind. In der Tat können Objekte in einem Bereich durch eine große Anzahl von Merkmalen beschrieben werden. Aber nicht alle können zuverlässig zwischen Objekten verschiedener Klassen unterscheiden. Wenn zum Beispiel Objekte verschiedener Klassen ungefähr die gleiche Größe haben, macht es keinen Sinn, "dimensionale" Merkmale zu verwenden. Darüber hinaus ist es wichtig, die Anzahl der verwendeten Merkmale zu bestimmen. Je mehr Merkmale zur Erstellung eines Klassifikators verwendet werden, desto mehr Informationen werden zur Unterscheidung der Klassen verwendet. Dies erhöht jedoch die Rechenkosten und die Anforderungen an die Größe des neuronalen Netzes (die Anzahl der Parameter, die im Lernprozess angepasst werden können - Gewichte der Neuronenverbindungen). Andererseits verschlechtert eine Verringerung der Anzahl der verwendeten Merkmale die Trennbarkeit der Klassen. Für die Einteilung der Kreditnehmer in "schlecht" und "gut" können beispielsweise nur zwei Merkmale ausgewählt werden: "Einkommen" und "Alter". Es ist wahrscheinlich, dass zwei Kreditnehmer gleichen Alters und gleichen Einkommens in unterschiedliche Klassen fallen würden. Zur Unterscheidung der Kreditnehmer sollte ein weiteres Attribut, z. B. die Anzahl der unterhaltsberechtigten Personen, hinzugefügt werden.

Eine weitere wichtige Methode zur Vorverarbeitung der Trainingsdaten ist die Normalisierung der Attributwerte auf einen Bereich von 0…1. Die Normalisierung ist notwendig, da die Klassifizierungsattribute unterschiedlicher physikalischer Natur sind und sich ihre Werte um mehrere Größenordnungen unterscheiden können (z. B. Transformation und ggf. Bereinigung der Daten (Normalisierung, Beseitigung von Duplikaten und Inkonsistenzen, Entfernung von Ausreißern usw.).

Kodierung von Klassen

Der grundlegende Unterschied zwischen dem Klassifizierungsproblem und dem numerischen Vorhersageproblem besteht darin, dass die Ausgangsvariable diskret ist (die Klassenbezeichnung oder ihr numerischer Code). Im einfachsten Fall, wenn die Klassifizierung binär ist, kann das Problem durch ein neuronales Netz mit einem einzigen Neuron der Ausgabeschicht gelöst werden, das zwei mögliche Zustände ausgibt (zum Beispiel 0 und 1). Wenn es mehrere Klassen gibt, muss das Problem ihrer Repräsentation in der Ausgabe des Netzes gelöst werden. In diesem Fall wird die Zugehörigkeit eines Objekts zu einer Klasse dadurch bestimmt, dass das entsprechende Element des Ausgangsvektors (das i-te Element für die j-te Klasse) auf 1 gesetzt wird, während die anderen Elemente auf 0 gesetzt werden. Für die Codierung können auch andere Werte außer 1 verwendet werden. Bei der Interpretation des Ergebnisses wird jedoch in der Regel davon ausgegangen, dass die Klasse durch die Nummer des Netzausgangs bestimmt wird, an dem der Höchstwert auftrat. Wenn beispielsweise ein Vektor von Ausgangswerten (0,2 0,6 0,4) am Ausgang des Netzes erzeugt wurde, hat die zweite Komponente des Vektors den höchsten Wert. Bei dieser Art der Kodierung gilt: Je mehr sich der Maximalwert von den anderen unterscheidet, desto sicherer ist es, dass das Netz das Objekt der Klasse zugeordnet hat. Für das obige Beispiel wird die Konfidenz des Netzes, dass das Beispiel zur zweiten Klasse gehört, als Differenz zwischen der zweiten und dritten Komponente des Vektors bestimmt und ist gleich 0,6-0,4=0,2. Je höher die Konfidenz, desto höher die Wahrscheinlichkeit, dass das Netz die richtige Antwort gegeben hat. Bei einer anderen Darstellungsmethode wird beispielsweise die Klassennummer in binärer Form im Ausgangsvektor des Netzes kodiert. Wenn die Anzahl der Klassen 5 beträgt, reichen drei Ausgangsneuronen aus, um sie zu repräsentieren, und der Code, der z. B. der dritten Klasse entspricht, ist 011. Der Nachteil dieses Ansatzes ist die fehlende Möglichkeit, den Konfidenzindex zu verwenden, da die Differenz zwischen beliebigen Elementen des Ausgangsvektors immer gleich 0 oder 1 ist. Folglich führt die Änderung eines beliebigen Elements des Ausgangsvektors unweigerlich zu einem Fehler. Ein anderer Ansatz besteht darin, das Problem mit k Klassen in k∗(k-1)/2 Teilaufgaben mit je zwei Klassen aufzuteilen (2-by-2-Kodierung). Die Teilaufgabe besteht in diesem Fall darin, dass das Netz das Vorhandensein einer Komponente des Vektors feststellt. D.h. der Ausgangsvektor wird in Gruppen von je zwei Komponenten aufgeteilt, so dass alle möglichen Kombinationen der Komponenten des Ausgangsvektors in diese Gruppen aufgenommen werden. Hier zeigt eine 1 in der Ausgabe das Vorhandensein einer der Komponenten an. Bestimmen Sie dann die Klassennummer aus dem Ergebnis der Netzberechnung wie folgt: Ermitteln Sie, welche Kombinationen einen einzigen (oder annähernd einen) Ausgabewert erhalten haben (d. h.

Training und Validierung neuronaler Netze

Um einen effizient funktionierenden Klassifikator zu erstellen, ist es sehr wichtig, die richtige Größe des Netzes zu wählen, d. h. die Anzahl der Verbindungen zwischen den Neuronen, die im Lernprozess eingerichtet werden und die Eingabedaten verarbeiten, wenn der Prozess läuft. Wenn die Anzahl der Gewichte im Netz klein ist, kann es keine komplexen Klassentrennungsfunktionen implementieren. Wenn die Anzahl der Verknüpfungen im Netz die Anzahl der Trainingsbeispiele übersteigt, wird das Netz die Abhängigkeiten in den Daten nicht annähern, sondern sich einfach an die Eingabe-Ausgabe-Kombinationen aus den Trainingsbeispielen erinnern und diese reproduzieren. Dieser Klassifikator wird mit den Trainingsdaten gut funktionieren und bei den neuen Daten, die nicht in den Trainingsprozess einbezogen waren, willkürliche Antworten produzieren. Es gibt zwei Ansätze, einen konstruktiven und einen destruktiven, um das Netz richtig zu dimensionieren. Die erste besteht darin, zunächst ein Netz mit minimaler Größe zu nehmen, das dann schrittweise vergrößert wird, bis die erforderliche Genauigkeit erreicht ist. Nach jeder Erhöhung wird sie neu trainiert. Beim destruktiven Ansatz nehmen wir zunächst ein überdimensioniertes Netz und entfernen dann die Neuronen und Verbindungen, die sich am wenigsten auf die Genauigkeit des Klassifikators auswirken. Es ist nützlich, sich an die folgende Regel zu erinnern: Die Anzahl der Beispiele in der Trainingsmenge muss größer sein als die Anzahl der abstimmbaren Gewichte des Netzes.

Um die Generalisierungsfähigkeit des Netzes, auf dessen Grundlage der Klassifikator erstellt wird, zu überprüfen, ist es sinnvoll, einen Testsatz zu verwenden, der aus zufällig ausgewählten Beispielen des Trainingsdatensatzes gebildet wird. Die Beispiele des Testsatzes nehmen nicht am Trainingsprozess des Netzes teil (d. h. Wenn das Netz sowohl auf der Trainingsmenge als auch auf der Testmenge (deren Beispiele die Rolle der neuen Daten spielen) eine hohe Genauigkeit aufweist, kann man sagen, dass das Netz die Fähigkeit zur Generalisierung erreicht hat. Der Netzfehler wird oft als Trainingsfehler in der Trainingsmenge und als Generalisierungsfehler in der Testmenge bezeichnet. Das Verhältnis von Trainings- und Testsätzen kann beliebig groß sein. Die offensichtliche Möglichkeit, die Generalisierungsfähigkeit des Netzes zu verbessern, besteht darin, die Anzahl der Trainingsbeispiele zu erhöhen oder die Anzahl der Verbindungen zu verringern. Ersteres ist aufgrund der begrenzten Datenmenge und des erhöhten Rechenaufwands nicht immer möglich. Eine Verringerung der Anzahl der Verbindungen beeinträchtigt dagegen die Genauigkeit des Netzes. Wie bereits erwähnt, werden für die Lösung des Klassifizierungsproblems keine speziellen neuronalen Netzarchitekturen verwendet. Die typische Lösung hierfür sind flache Netze mit sequentiellen Verbindungen (Perseptrons). In diesem Fall ist der Hauptindikator für eine Wahl der Umfang der Trainingsmenge und die Erreichung der Generalisierungsfähigkeit des Netzes. Auswahl der Aktivierungsfunktion der Neuronen (z. B.

Optimierungsmethoden

Stapelverarbeitung (Batch-Verarbeitung): Daten werden in Batches verarbeitet, um die Rechenzeit zu reduzieren und das Training zu stabilisieren. Dies verbessert die Effizienz gegenüber der Verarbeitung einzelner Datensätze, da parallele Berechnungen durchgeführt werden können.
Mini-Batch Gradient Descent: Kombiniert die Vorteile der vollständigen Batch-Verarbeitung und des Stochastic Gradient Descent, um eine gute Balance zwischen Genauigkeit und Geschwindigkeit zu erreichen.
Adam-Optimizer: Dieser Optimierungsalgorithmus ist besonders robust gegenüber schwankenden Gradienten und wird für komplexe Modelle eingesetzt.

Hyperparameter-Tuning

Automatisierte Methoden wie Grid Search oder Random Search helfen dabei, optimale Einstellungen für Lernrate, Schichtanzahl oder Batchgröße zu finden.

Herausforderungen und Einschränkungen

Die größten Herausforderungen und Einschränkungen von neuronalen Netzen liegen in der Regel im Trainingsprozess. Das Trainieren von Deep Neural Networks erfordert physische Hardware, Arbeitsaufwand, Fachkenntnisse sowie wertvolle Zeit.

Interpretierbarkeit und Transparenz: Neuronale Netze gelten aufgrund ihrer komplexen und nichtlinearen Beschaffenheit oft als Blackbox. Es ist oft schwer, die Entscheidungen neuronaler Netze nachzuvollziehen.
Risiko der Datenverzerrung: Annahmen, die beim Trainieren von Algorithmen getroffen werden, können die kulturellen Vorurteile von neuronalen Netzen verstärken.
Energieeffizienz: Tiefe neuronale Netze erfordern immense Rechenleistung, was die Umweltbilanz von KI-Systemen belastet.
Fehlerfortpflanzung: Das Verschwinden oder Explodieren von Gradienten erschwert das Training tiefer Netzwerke erheblich. Techniken wie Batch Normalization und spezifische Aktivierungsfunktionen (z. B.

Anwendungsfälle von neuronalen Netzen

Neuronale Netze werden bereits in einer Vielzahl von Branchen und Anwendungsbereichen eingesetzt. Sie leisten ihren Beitrag in verschiedensten Bereichen, von medizinischen Diagnosen und Betrugsschutz bis hin zur Vorhersage des Energiebedarfs, dem Identifizieren chemischer Verbindungen und sogar der Routenplanung für Zustellungen.

Erkennung komplexer Muster: Im Allgemeinen eignen sich neuronale Netze hervorragend, um Muster zu erkennen und aussagekräftige Informationen und Einblicke aus riesigen Datensätzen zu extrahieren. Dies ist besonders relevant in Bereichen wie der Genforschung, da neuronale Netze riesige Mengen an genetischen Daten analysieren können, um Krankheitsindikatoren zu identifizieren und gezielte Behandlungsmethoden zu entwickeln.
Bild- und Spracherkennung: Neuronale Netze revolutionieren die Bild- und Spracherkennung und ermöglichen bislang undenkbare Anwendungen in den Bereichen Bildklassifizierung, Objekterkennung, Sprach-zu-Text-Konvertierung und Sprachassistenten. Von der Inhaltsmoderation über die Gesichtserkennung bis hin zur exakten Untertitelung von Videos profitiert ein Großteil der Welt bereits heute von neuronalen Netzen.
Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP): Neuronale Netze sind entscheidend für Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung, inklusive Standpunktanalysen, maschinelle Übersetzung, Chatbots und Textgenerierung. Sie liefern die Bildverarbeitung, mit der die Fahrzeuge ihre Umgebung wahrnehmen und navigieren und alles von Straßenschildern bis hin zu Menschen erkennen.
Anwendungen im Gesundheitswesen: Neuronale Netze liefern wichtige Beiträge im Gesundheitswesen, etwa in den Bereichen Krankheitsdiagnose, Medikamentenentwicklung, personalisierte Medizin und medizinische Bildanalyse.
Empfehlungssysteme: Neuronale Netze sind die Grundlage von Empfehlungssystemen und generieren personalisierte Vorschläge für Produkte, Filme, Musik und vieles mehr. Sie analysieren das Verhalten und die Vorlieben von Nutzern, um relevante Empfehlungen abzugeben. Außerdem können sie für gezieltes Marketing mit Social-Network-Filterung und Verhaltensanalysen von Nutzern (User Behavioral Analytics, UBA) eingesetzt werden.
Finanzanalysen: Neuronale Netze werden im Finanzwesen unter anderem in den Bereichen Betrugserkennung, Marktprognosen, Risikobeurteilung und -modellierung, Preisderivate, Wertpapierklassifizierung, Kreditbewertung und algorithmischer Handel eingesetzt. Sie sind in der Lage, schwer fassbare Muster in Finanzdaten zu entdecken.
Fertigung und Qualitätskontrolle: Neuronale Netze werden in Fertigungsprozessen für Anomalieerkennung, prädiktive Wartung, Qualitätskontrolle und Optimierung eingesetzt.
Autonome Systeme: Neuronale Netze sind ein wichtiger Bestandteil vieler autonomer Systeme, wie z. B. selbstfahrender Autos und Drohnen. Sie ermöglichen es diesen Systemen, ihre Umgebung wahrzunehmen, Entscheidungen zu treffen und auf unvorhergesehene Situationen zu reagieren.

Fortgeschrittene Architekturen und Techniken

Kapsel-Netzwerke: Diese Netzwerke modellieren hierarchische Beziehungen zwischen Merkmalen, wie sie in Bildern auftreten, und ermöglichen so eine präzisere Objekterkennung.
Siamesische Netzwerke: Entwickelt zur Erkennung von Ähnlichkeiten zwischen zwei Eingaben, sind sie ideal für Anwendungen wie Authentifizierung oder Textplagiatsprüfung.
Transformer-Modelle: Diese Modelle revolutionieren NLP durch ihre Fähigkeit, parallele Verarbeitung sequenzieller Daten zu ermöglichen, anstatt diese linear zu analysieren.
Transfer-Lernen: Vortrainierte Modelle werden auf ähnliche Aufgaben angepasst, wodurch sie bei kleineren Datenmengen schneller Ergebnisse liefern können.
Hybride Modelle: Diese verbinden neuronale Netze mit traditionellen Algorithmen, um deren Stärken zu kombinieren und die Leistung zu steigern.
Neuro-symbolische KI: Sie kombiniert die Stärke neuronaler Netze bei der Mustererkennung mit den logischen Fähigkeiten symbolischer Ansätze.
Vernetztes Lernen (Federated Learning): Modelle werden lokal auf Geräten trainiert, sodass Daten nicht zentral gespeichert werden müssen.
Spiking Neuronale Netze (SNNs): Diese Netzwerke simulieren die Arbeitsweise biologischer Neuronen und verarbeiten Informationen in zeitbasierten Signalen.
Multimodale Modelle: Fortschritte ermöglichen die Verarbeitung von Text, Bild und Ton in einem einzigen Modell, was Anwendungen wie personalisierte Assistenzsysteme verbessert. Diese Modelle fördern eine natürliche Interaktion zwischen Mensch und Maschine, z. B.

Bewertung von Klassifizierungsmodellen

Klassifikation: Genauigkeit, F1-Score und Precision-Recall bieten präzise Einblicke in die Leistung von Klassifikationsmodellen.
Regression: Mean Absolute Error (MAE) und Mean Squared Error (MSE) messen die Abweichungen von vorhergesagten Werten.

Datenanreicherung

Datenanreicherung (Data Augmentation): Techniken wie Drehen, Spiegeln oder Hinzufügen von Rauschen erhöhen die Datenvielfalt ohne zusätzliche Datensammlung.

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