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Bei Thema der künstlichen Intelligenz, insbesondere beim Teilgebiet Deep Learning, begegnet man häufig dem Begriff “Neuronale Netze”. Doch was ist das genau?
Ein neuronales Netz ist ein Modell, das dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist und das zur Erkennung von Mustern in Daten verwendet wird. Es besteht aus vielen künstlichen Neuronen, die miteinander verbunden sind und die in Schichten angeordnet sind.
Jedes Neuron im Netzwerk nimmt verschiedene Eingaben auf und leitet sie an andere Neuronen weiter, bis die Ausgabe am Ende des Netzwerks erreicht wird. Dabei werden die Eingaben mit Gewichten multipliziert, die das Neuron lernt und anpasst, um bessere Vorhersagen zu treffen.
Neuronale Netze werden in vielen Bereichen eingesetzt, darunter Computer Vision, Sprachverarbeitung und Vorhersage von Ergebnissen. Sie sind besonders gut darin, komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen und sind daher oft in Deep Learning-Modellen zu finden.
Ein Beispiel für ein neuronales Netz wäre ein System, das zur Vorhersage von Häuserpreisen verwendet wird. Das neuronale Netz würde Eingaben wie die Größe des Hauses, die Anzahl der Schlafzimmer, die Lage und andere Faktoren verarbeiten und daraus eine Vorhersage für den Preis des Hauses machen.
Um das neuronale Netz zu trainieren, würden dem System Beispieldaten von Häusern mit bekannten Preisen zur Verfügung gestellt werden. Das neuronale Netz würde dann seine Vorhersagen für die Preise der Häuser vergleichen und sich entsprechend anpassen, um bessere Vorhersagen zu treffen. Nachdem das Netzwerk trainiert wurde, könnte es dann auf neue Daten angewendet werden, um Vorhersagen für den Preis von Häusern zu treffen, für die keine bekannten Preise vorliegen.
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