/01Was ist ein Neural Network?
Ein neuronales Netz (Neural Network) ist ein mathematisches Modell, das grob an die Funktionsweise des menschlichen Gehirns angelehnt ist. Es besteht aus vielen miteinander verbundenen Recheneinheiten -- sogenannten künstlichen Neuronen --, die in Schichten angeordnet sind. Jedes Neuron empfängt Eingaben, verarbeitet sie mit einer mathematischen Funktion und gibt das Ergebnis an die nächste Schicht weiter. Neuronale Netze sind die Grundlage für praktisch alle modernen KI-Anwendungen.
/02Wie funktioniert ein Neural Network?
Ein neuronales Netz besteht typischerweise aus drei Arten von Schichten: einer Eingabeschicht, die Daten aufnimmt (z.B. Pixelwerte eines Bildes oder Wörter eines Textes), einer oder mehreren verborgenen Schichten (Hidden Layers), die Muster in den Daten erkennen, und einer Ausgabeschicht, die das Ergebnis liefert. Während des Trainings werden dem Netz viele Beispiele gezeigt, und es passt die Gewichtungen der Verbindungen zwischen Neuronen schrittweise an, bis es die gewünschten Ergebnisse liefert. Dieser Prozess heißt Backpropagation -- er berechnet, wie stark jede einzelne Verbindung zum Fehler beigetragen hat, und korrigiert sie entsprechend. Je mehr Schichten ein Netz hat, desto komplexere Muster kann es erkennen -- dann spricht man von Deep Learning.
/03Warum sind Neural Networks wichtig?
Neuronale Netze haben die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen in den letzten Jahren enorm gesteigert. Sie können Aufgaben übernehmen, die mit klassischer Programmierung kaum lösbar wären: Bilder erkennen, Sprache verstehen, Texte übersetzen oder Betrugsversuche aufdecken. Für Unternehmen bieten sie die Möglichkeit, aus großen Datenmengen automatisch wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, Prozesse zu automatisieren und datengestützte Entscheidungen zu treffen -- von der Qualitätskontrolle in der Produktion bis zur personalisierten Kundenansprache im Marketing.
Mehr dazu in unserem Blogartikel: Neuronale Netze erklärt