In bestimmten Fällen können wir Einnahmen erzielen, wenn ein Leser einen Kauf tätigt oder ein Formular auf unseren Seiten oder auf der Website eines Partners ausfüllt. Wir halten uns an eine strenge Werbepolitik und stellen sicher, dass kommerzielle Möglichkeiten niemals unsere redaktionelle Unabhängigkeit beeinträchtigen oder beeinflussen. Die erzielten Einnahmen tragen zur Finanzierung der Mission von Techopedia bei, die Nr. 1 Quelle für Glücksspielwissen zu sein.
Was ist ein künstliches neuronales Netz (KNN)?
Der Begriff „künstliches neuronales Netz“ (KNN) bezeichnet im Lehrbuch ein Deep-Learning-Modell aus Neuronen, die der Struktur des menschlichen Gehirns ähneln.
Diese Neuronen sind so konzipiert, dass sie die Funktionsweise von Nervenzellen im Gehirn nachahmen und die Verarbeitung sowie das Lernen aus einem Datensatz durch das Modell ermöglichen.
Für viele KI-Forscher sind neuronale Netze die erste Wahl, da ein Modell mit ihrer Hilfe schrittweise aus seinen Fehlern lernen und komplexe Probleme mit hoher Genauigkeit lösen kann.
Besonders nützlich ist dies in der Datenwissenschaft und bei der Erstellung von Prognosen oder Entscheidungen.
Wichtige Erkenntnisse
- Ein künstliches neuronales Netz ist ein Deep-Learning-Modell, das aus Tausenden künstlicher Neuronen besteht.
- Mit neuronalen Netzen können große Datenmengen verarbeitet und äußerst präzise Entscheidungen oder Vorhersagen getroffen werden.
- Zu den bekanntesten Beispielen für Tools, die auf neuronalen Netzen basieren, gehören ChatGPT und Google Search.
- Künstliche Netzwerke sind die Grundlage für Anwendungen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, Bildklassifizierung und Spracherkennung.
- Diese Netzwerke sind in verschiedenen Branchen zu finden, darunter in der Automobilindustrie, im Gesundheits- und Finanzwesen sowie in der Logistik.
Wie funktioniert ein künstliches neuronales Netz?
Bei einem künstlichen neuronalen Netz handelt es sich um ein Modell der künstlichen Intelligenz (KI) aus miteinander verbundenen und Informationen austauschenden Netzwerken zahlreicher Neuronen.
Jeder Verbindung wird ein Gewicht oder ein numerischer Wert zugewiesen, der die Stärke und Art des Einflusses eines Neurons auf ein anderes bestimmt.
Das neuronale Netz selbst besteht aus drei Hauptschichten: einer Eingabeschicht, einer verborgenen Schicht und einer Ausgabeschicht.
Künstliche neuronale Netze sind auf die Verarbeitung großer Datenmengen und die Gewinnung von Erkenntnissen ausgelegt, die für den Menschen zu komplex wären, um sie selbstständig zu ermitteln.
Architektur künstlicher neuronaler Netze
Wie oben erwähnt, besteht ein künstliches neuronales Netz aus drei Hauptschichten.
Diese können wie folgt zusammengefasst werden:
- Eingabeschicht – Inputknoten verarbeiten Eingabedaten, bevor sie an die verborgene Schicht weitergeleitet werden.
- Verborgene Schicht – Empfängt Eingaben von der Eingabeschicht und verarbeitet sie, bevor sie an die nächste Schicht weitergeleitet werden (es können mehrere verborgene Schichten vorhanden sein).
- Ausgabeschicht – Die Ausgabeschicht gibt das Ergebnis der Verarbeitungsaktivitäten des Netzwerks aus. Diese Schicht kann aus einem einzelnen Ausgabeknoten für binäre Klassifizierungsprobleme oder aus mehreren Ausgabeknoten bestehen, wenn die Ausgabe komplexer ist.
Arten von künstlichen neuronalen Netzwerken
Es gibt viele verschiedene Arten künstlicher neuronaler Netze:
Anwendungen künstlicher neuronaler Netze
Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten für künstliche neuronale Netze und maschinelles Lernen (ML) in Verbraucheranwendungen. Eines der bekanntesten Beispiele ist ChatGPT, das Texte und Spracheingaben in natürlicher Sprache verarbeitet und eine kontextbezogene Ausgabe erzeugt.
Wenn Sie ChatGPT fragen, wer das Hubble-Teleskop erfunden hat, verarbeitet das Modell Ihre Eingabe, greift auf seine Trainingsdaten zurück und gibt eine genaue Antwort. Ein weiteres ähnliches Beispiel ist die Google-Suche.
Neuronale Netze tragen außerdem zu Anwendungen in einer Reihe von Branchen bei, darunter:
Künstliche neuronale Netze: Einsatzmöglichkeiten
Die Einsatzmöglichkeiten für künstliche neuronale Netze sind vielfältig. Zu den häufigsten davon gehören:
- Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) – Verarbeitung und Beantwortung von Eingaben in natürlicher Sprache mit relevanten Ergebnissen.
- Bildklassifizierung – Verarbeitung und Einordnung von Bildern in eine bestimmte Kategorie auf der Grundlage von Erscheinungsmerkmalen.
- Spracherkennung – Erfassung und Reaktion auf menschliche Sprache aus Sprachclips und Bereitstellung einer relevanten Antwort.
- Gesichtserkennung – Verarbeitung von Bild- und Videoeingaben und Erkennung des Gesichts einer Person.
- Computer Vision – Damit können Computer und Roboter Bilder und Objekte in einer Umgebung zuverlässig erkennen.
- Autonomes Fahren – Unterstützung bei der Entwicklung selbstfahrender Autos, die auf der Straße navigieren können und dabei Spurwechsel, andere Fahrer und Beschilderungen berücksichtigen.
- Aufdeckung von Anomalien – Erkennung von anomalen Einträgen in einem Datensatz, die auf einen bestimmten Trend hinweisen könnten (wird häufig zur Identifizierung von Datenschutzverletzungen und Betrug eingesetzt).
- Aktienmarktprognose – Vorhersage von Schwankungen am Aktienmarkt als Orientierungshilfe für Investitionsentscheidungen.
- Cybersicherheit – Automatische Blockierung von Cyberangriffen auf der Grundlage bestimmter Aktivitäten, wie z. B. viele fehlgeschlagene Anmeldeversuche.
Künstliche neuronale Netze: Vor- und Nachteile
Die Verwendung künstlicher neuronaler Netze hat eine Reihe von Vor- und Nachteilen:
Vorteile
- Erlernen und Modellieren komplexer nichtlinearer Beziehungen
- Verarbeiten großer Datensätze
- Treffen präziser Vorhersagen und Entscheidungen
- Kontinuierliche Verbesserung durch ständiges Lernen aus einem Datensatz
Nachteile
- Modellentscheidungen sind schwer zu verstehen oder zu erklären
- Steuerung der Verzerrung ist weniger effektiv
- Das Training mit großen Datensätzen nimmt viel Zeit in Anspruch
- Hohe Rechenkosten während des Trainings und der Inferenzaufgaben
Zukunft künstlicher neuronaler Netze
Die Zukunft künstlicher neuronaler Netze sieht rosig aus.
Wir werden nicht nur erleben, wie KI-Anbieter wie OpenAI und Anthropic komplexere neuronale Netze entwickeln, um die Leistung von Chatbots wie ChatGPT und Claude zu verbessern, sondern auch, wie neuronale Netze als Basistechnologie für den Bau autonomer Roboter wie Tesla Optimus und Figure 02 sowie autonomer Fahrzeuge wie Robotaxi eingesetzt werden.
Zwar lässt sich die Zukunft nur schwer vorhersagen, doch werden neuronale Netze wahrscheinlich noch komplexer werden, da KI-Ingenieure versuchen, den Benutzern immer zuverlässigere Prognosen und Funktionen zu bieten.
In der Praxis bedeutet dies, dass sich die Fähigkeiten beliebter Chatbots zur Verarbeitung natürlicher Sprache und Spracherkennung weiter optimieren werden.
Fazit
Nach diesem kurzen Exkurs in die Definition künstlicher neuronaler Netze sei angemerkt, dass diese ein unvollkommener Versuch sind, die menschliche Wahrnehmung nachzubilden.
Auch wenn man damit keine empfindungsfähigen Maschinen erschaffen kann, lassen sich mit ihnen komplexe Denkprozesse und Entscheidungsfindungen simulieren, die in leistungsstarken Endbenutzeranwendungen und -tools resultieren.
