Künstliche Neuronale Netze

Was sind künstliche neuronale Netzwerke?

Künstliche neuronale Netzwerke (ANNs) ahmen, wie der Name schon sagt, die neuronalen Netzwerke des menschlichen Gehirns nach. Neuronale Netzwerke bestehen aus Schichten von Knoten, in denen eine Eingabeschicht, eine verborgene Schicht, eine Aktivierungsfunktion und eine Ausgabeschicht existieren. Jeder Knoten kann auch als künstliches Neuron bezeichnet werden. Jeder besteht aus Eingabedaten, Gewichten, Verzerrungen und Ausgaben. Es ist ein Datenverarbeitungs- und Ausgabegenerierungssystem, das das neuronale System nachbildet, um nichtlineare Beziehungen in einem großen Datensatz zu entschlüsseln. Die Daten können aus sensorischen Wegen stammen und in Form von Text, Bildern oder Audio vorliegen.

Der Begriff künstliche neuronale Netzwerke, oft einfach als neuronale Netzwerke bezeichnet, wird häufig synonym mit Deep Learning verwendet. Technisch gesehen bezieht sich Deep Learning jedoch auf das Training künstlicher neuronaler Netzwerke. ANNs sind eine Untergruppe des maschinellen Lernens (ML), das selbst ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI) und der Informatik ist, der das Sammeln großer Datenmengen und die Verwendung von Algorithmen umfasst, um der Maschine zu helfen, wie das menschliche Gehirn zu lernen.

Der beste Weg, um zu verstehen, wie ein ANN funktioniert, besteht darin, zu verstehen, wie ein natürliches neuronales Netzwerk im Gehirn funktioniert, und eine Parallele zwischen ihnen zu ziehen. Neuronen sind die grundlegende Komponente des menschlichen Gehirns und verantwortlich für das Lernen und Behalten von Wissen und Informationen, wie wir es kennen. Man kann sie als Verarbeitungseinheit im Gehirn betrachten. Sie nehmen die sensorischen Daten als Eingabe, verarbeiten sie und geben die Ausgabedaten weiter, die von anderen Neuronen verwendet werden. Die Informationen werden verarbeitet und weitergegeben, bis ein entscheidendes Ergebnis erreicht ist.

Je mehr die Maschine „lernt“, desto genauer wird sie. Der Ausdruck „künstliche neuronale Netzwerke“ wurde 1943 von Warren McCulloch und Walter Pitts geprägt. Künstliche neuronale Netzwerke sind ein entscheidender Aspekt des schnell wachsenden Bereichs der Datenwissenschaft, in dem die Verarbeitung massiver Datensätze es Computern ermöglicht, Klassifikationen und Vorhersagen zu treffen, um Geschäftseinblicke in Data-Mining-Projekten zu entwickeln.

Auf der Website von G2 gibt es mehrere Produktkategorien, die ANNs verwenden, darunter, aber nicht beschränkt auf Textanalyse-Software, Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, KI- und maschinelles Lernen-Operationalisierungssoftware (MLOps), Bilderkennungssoftware, Spracherkennungssoftware und Künstliche neuronale Netzwerksoftware. Neben Plattformen, die speziell für künstliche neuronale Netzwerke entwickelt wurden, integrieren viele Lösungen auch künstliche neuronale Netzwerke in die Gesamtfunktionalität des Tools. Zum Beispiel konvertiert medizinische Transkriptionssoftware Wörter in Text, und Talent-Intelligence-Software hilft HR-Profis, potenzielle Kandidaten während des Rekrutierungsprozesses zu entdecken.

Künstliche Neuronale Netze Software

Software, die künstliche neuronale netze als Funktion oder Begriff erwähnt.

Keras

Google Cloud Speech-to-Text

OpenCV

MATLAB

Arten von künstlichen neuronalen Netzwerken

Es gibt viele künstliche neuronale Netzwerke, von denen sich einige in einer rudimentären Forschungsphase befinden, während andere in Softwareprodukten live sind. Die beiden Haupttypen sind:

• Konvolutionale neuronale Netzwerke (CNNs): CNNs extrahieren Merkmale direkt aus Daten, wie z.B. Bildern, und eliminieren die Notwendigkeit der manuellen Merkmalsextraktion. Die manuelle Merkmalsextraktion würde erfordern, dass der Datenwissenschaftler die verschiedenen Komponenten und Aspekte der Daten bestimmt. Mit dieser Technologie bestimmt das neuronale Netzwerk dies selbst. Keine der Merkmale sind vortrainiert; stattdessen werden sie vom Netzwerk gelernt, wenn es auf dem gegebenen Satz von Bildern trainiert wird. Diese automatisierte Merkmalsextraktionseigenschaft macht Deep-Learning-Modelle hochwirksam für die Objektklassifikation und andere Anwendungen der Computer Vision.

• Rekurrente neuronale Netzwerke (RNNs): Ein rekurrentes neuronales Netzwerk ist ein künstliches neuronales Netzwerk, das sequenzielle oder zeitserienbasierte Daten verwendet. Diese Deep-Learning-Algorithmen werden häufig für ordinale oder zeitliche Probleme verwendet, wie z.B. Sprachübersetzung, natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Spracherkennung und Bildunterschriftenerstellung.

Vorteile von künstlichen neuronalen Netzwerken

Das explosive Wachstum von Big Data hat KI im Allgemeinen und künstliche neuronale Netzwerke im Speziellen praktikabel gemacht. Nachfolgend sind einige der wichtigsten Vorteile aufgeführt:

• Ermöglicht es Unternehmen, agil zu bleiben und sich an Marktveränderungen anzupassen: ML-Algorithmen ermöglichen die nahezu unbegrenzte Verarbeitung von Daten, was nützlich ist, wenn Geschäftsentscheidungen als Reaktion auf Marktveränderungen und Vorhersagen getroffen werden müssen. Ein Beispiel dafür könnte die bessere Vorbereitung globaler Lieferketten sein, wenn bestimmte geografische Regionen des Geschäfts stärker von Klimaveränderungen betroffen sind.

• Verbessert die Logistik und das Geschäftsfunktionieren: Diese Technologie kann Logistikfachleuten helfen, die Verbrauchernachfrage vorherzusagen, Lagerbestände zu bewerten und strategische Inventarentscheidungen zu treffen.

• Bietet robuste Benutzeranalysen für Marketing und Zielgruppenansprache: Algorithmen können auch helfen, den Erfolg von Marketingkampagnen zu messen, um Empfehlungen zur Optimierung zu erstellen. Darüber hinaus kann die Massenanalyse von Verbraucherdaten helfen, aufschlussreichere Zielprofile zu entwickeln.

• Unterstützt bei medizinischer Bildgebung und Diagnose: Das Gebiet der Bioinformatik nutzt Datenwissenschaft und künstliche neuronale Netzwerke, um bei der medizinischen Bildgebung und Diagnose zu helfen sowie das Risiko für zukünftige Krankheiten, wie Krebs, vorherzusagen.

Künstliche neuronale Netzwerke vs. natürliche Sprachverarbeitung vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning

Maschinelles Lernen wird manchmal synonym mit Deep Learning verwendet und ist mit neuronalen Netzwerken und natürlicher Sprachverarbeitung verbunden. Es ist jedoch wichtig, die wesentlichen Unterschiede zwischen diesen Konzepten hervorzuheben.

Wie oben erwähnt, ist maschinelles Lernen ein Zweig der künstlichen Intelligenz und der Informatik. Die natürliche Sprachverarbeitung ist eine Disziplin innerhalb des ML, die sich darauf konzentriert, KI zu helfen, die natürliche Sprache der Menschen, sowohl gesprochen als auch geschrieben, zu lernen. Dieses Feld des ML ist das, was Chatbots und Assistenten wie Alexa und Siri betreibt und basiert weitgehend auf künstlichen neuronalen Netzwerken.

Neuronale Netzwerke sind Klassen von ML-Algorithmen, die auf dem menschlichen Gehirn modelliert sind. Bei neuronalen Netzwerken bewegt sich die Information durch Algorithmen wie elektrische Impulse durch das Gehirn. Schließlich ist Deep Learning ein neuronales Netzwerk mit vielen Schichten, und jede Schicht bestimmt das „Gewicht“ jeder Verbindung im Netzwerk.