Künstliches Neuronales Netz (KNN)
Was ist ein künstliches neuronales Netz (KNN)?
Ein künstliches neuronales Netz (KNN) ist der Teil eines Computersystems, das entwickelt wurde, um die Art und Weise zu simulieren, wie das menschliche Gehirn Informationen analysiert und verarbeitet. Es ist die Grundlage der künstlichen Intelligenz (KI) und löst Probleme, die sich nach menschlichen oder statistischen Maßstäben als unmöglich oder schwierig erweisen würden. KNN verfügen über Selbstlernfähigkeiten, die es ihnen ermöglichen, bessere Ergebnisse zu erzielen, wenn mehr Daten verfügbar werden.
Die zentralen Thesen
- Ein künstliches neuronales Netz (KNN) ist die Komponente der künstlichen Intelligenz, die die Funktionsweise eines menschlichen Gehirns simulieren soll.
- Verarbeitungseinheiten bilden KNNs, die wiederum aus Ein- und Ausgängen bestehen. Die Eingaben sind das, was das KNN lernt, um die gewünschte Ausgabe zu erzeugen.
- Backpropagation ist der Satz von Lernregeln, die verwendet werden, um künstliche neuronale Netze zu führen.
- Die praktischen Anwendungen für KNN sind weit und breit und umfassen Finanzen, persönliche Kommunikation, Industrie, Bildung und so weiter.
Ein künstliches neuronales Netz (KNN) verstehen
Künstliche neuronale Netze sind wie das menschliche Gehirn aufgebaut, wobei Neuronenknoten wie ein Netz miteinander verbunden sind. Das menschliche Gehirn hat Hunderte von Milliarden von Zellen, die als Neuronen bezeichnet werden. Jedes Neuron besteht aus einem Zellkörper, der für die Verarbeitung von Informationen verantwortlich ist, indem er Informationen zum Gehirn hin (Inputs) und weg (Outputs) transportiert.
Ein KNN hat Hunderte oder Tausende von künstlichen Neuronen, die als Verarbeitungseinheiten bezeichnet werden und durch Knoten miteinander verbunden sind. Diese Verarbeitungseinheiten bestehen aus Eingabe- und Ausgabeeinheiten. Die Eingabeeinheiten empfangen verschiedene Formen und Strukturen von Informationen basierend auf einem internen Gewichtungssystem, und das neuronale Netz versucht, über die präsentierten Informationen zu lernen, um einen Ausgabebericht zu erzeugen. So wie Menschen Regeln und Richtlinien benötigen, um ein Ergebnis oder eine Ausgabe zu erzielen, verwenden KNNs auch eine Reihe von Lernregeln namens Backpropagation, eine Abkürzung für Rückwärtsausbreitung von Fehlern, um ihre Ausgabeergebnisse zu perfektionieren.
Ein KNN durchläuft zunächst eine Trainingsphase, in der es lernt, Muster in Daten zu erkennen, sei es visuell, akustisch oder textuell. Während dieser überwachten Phase vergleicht das Netzwerk seinen tatsächlich produzierten Output mit dem, was er produzieren sollte – dem gewünschten Output. Die Differenz zwischen beiden Ergebnissen wird durch Backpropagation angepasst. Das bedeutet, dass das Netzwerk rückwärts arbeitet, indem es von der Ausgabeeinheit zu den Eingabeeinheiten geht, um das Gewicht seiner Verbindungen zwischen den Einheiten anzupassen, bis die Differenz zwischen dem tatsächlichen und dem gewünschten Ergebnis den geringstmöglichen Fehler ergibt.
Während der Schulungs- und Überwachungsphase wird dem KNN beigebracht, worauf zu achten ist und was seine Ausgabe sein sollte, wobei Ja/Nein-Fragetypen mit Binärzahlen verwendet werden. Zum Beispiel, dass eine Bank will Kreditkarte erkennen, Betrug auf Zeit hat vier Eingabeeinheiten mit diesen Fragen geführt: (1) Ist die Transaktion in einem anderen Land vom Benutzer Heimatland? (2) Ist die Website, auf der die Karte verwendet wird, mit Unternehmen oder Ländern verbunden, die auf der Merkliste der Bank stehen? (3) Ist der Transaktionsbetrag größer als 2.000 USD? (4) Entspricht der Name auf der Transaktionsrechnung dem Namen des Karteninhabers?
Die Bank möchte, dass die Antworten „Betrug erkannt“ Ja Ja Ja Nein lauten, was im Binärformat 1 1 1 0 wäre. Wenn die tatsächliche Ausgabe des Netzwerks 1 0 1 0 ist, passt sie ihre Ergebnisse an, bis sie eine Ausgabe liefert, die mit übereinstimmt 1 1 1 0. Nach dem Training kann das Computersystem die Bank über ausstehende betrügerische Transaktionen informieren und der Bank viel Geld sparen.
Praktische Anwendungen für Künstliche Neuronale Netze (KNN)
Künstliche neuronale Netze ebnen den Weg für die Entwicklung lebensverändernder Anwendungen für den Einsatz in allen Wirtschaftsbereichen. Plattformen für künstliche Intelligenz, die auf ANNs basieren, stören die traditionellen Vorgehensweisen. Von der Übersetzung von Webseiten in andere Sprachen über die Online-Bestellung von Lebensmitteln durch einen virtuellen Assistenten bis hin zum Gespräch mit Chatbots zur Lösung von Problemen – KI-Plattformen vereinfachen Transaktionen und machen Dienste für alle zu vernachlässigbaren Kosten zugänglich.
Künstliche neuronale Netze wurden in allen Betriebsbereichen eingesetzt. E-Mail-Dienstanbieter verwenden ANNs, um Spam im Posteingang eines Benutzers zu erkennen und zu löschen. Vermögensverwalter verwenden es, um die Entwicklung der Aktien eines Unternehmens vorherzusagen; Kreditratingunternehmen verwenden es, um ihre Kreditbewertungsmethoden zu verbessern; E-Commerce-Plattformen verwenden es, um Empfehlungen an ihre Zielgruppe zu personalisieren. Chatbots werden mit KNNs für die Verarbeitung natürlicher Sprache entwickelt; Deep-Learning-Algorithmen verwenden KNN, um die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses vorherzusagen; und die Liste der ANN-Eingliederung geht über mehrere Sektoren, Branchen und Länder hinweg.