Anwendungen von Neuronalen Netzen: Beispiele aus dem echten Leben, die du kennen solltest.
Künstliche Neuronale Netze bestehen zum Teil aus tatsächlichen Neuronen, die allgemein als Einheiten bezeichnet werden. Diese Einheiten können in Schichten gruppiert werden, die die gesamte Struktur des Netzes bilden.
Jede Schicht kann zwischen ein paar Einheiten und Millionen haben. Das hängt von der Komplexität ab, die das neuronale Netz haben muss, um Muster in den Daten zu finden.
Neuronale Netze erklärt
In einem künstlichen neuronalen Netzwerk gibt es in der Regel drei Arten von Schichten. Es gibt eine Eingabeschicht, eine Ausgabeschicht und eine mittlere oder versteckte Schicht. Die Eingabeschicht empfängt Daten aus der Außenwelt, die das Netz zur Analyse benötigt.
Diese Daten wandern dann durch eine oder mehrere versteckte Schichten. Sie verwandeln die Eingabe in nützliche Informationen für die Ausgabeschicht.
Schließlich gibt die Ausgabeschicht eine Antwort auf der Grundlage der erhaltenen Eingabedaten.
In den meisten neuronalen Netzen sind die Einheiten in einer Schicht mit den Einheiten in der nächsten Schicht verbunden. Jede dieser Verbindungen hat Gewichte, die entscheiden, wie stark eine Einheit eine andere beeinflusst. Das neuronale Netz lernt mehr über die Daten, wenn die Daten von einer Einheit zur nächsten wandern. Dieser Lernprozess führt zu einer endgültigen Ausgabe in der Ausgabeschicht.
Einblicke in die Arbeit Künstlicher Neuronaler Netze
Es basiert auf den menschlichen Neuronen, die im Gehirn arbeiten. Es lohnt sich, sie neuronale Netze oder neuronale Netze zu nennen. Die erste Ebene in einem künstlichen neuronalen Netz ist die Eingabeebene. In diesem Fall empfängt es Informationen von der äußeren Quelle und leitet sie an die zweite Ebene, die versteckte Ebene, weiter.
Jedes Neuron erhält Input von den Neuronen der vorherigen Schicht. Dann berechnet es eine gewichtete Summe und gibt diese Information an die Neuronen der nächsten Schicht in der versteckten Schicht weiter. Diese Neuronen sind so verbunden, dass ihnen Gewichte zugeordnet sind. So wird sichergestellt, dass jedes Element einen eindeutigen Einfluss auf das verbundene Neuron hat.
Wie lernen neuronale Netze?
Neuronale Netze werden aus der Trainingsmenge gelernt. Wenn es zum Beispiel darum geht, einem neuronalen Netz beizubringen, Katzen zu erkennen, werden mehrere Tausend unterschiedliche Katzenbilder in das Netz eingespeist. So lernt das Netz, wie eine Katze aussieht.
Du musst testen, ob es sie richtig identifizieren kann, wenn das Netzwerk genug Katzenbilder gesehen hat. Dazu gibst du ihm neue Bilder und bittest es zu entscheiden, ob es sich um eine Katze handelt oder nicht. Ein Mensch prüft dann die Antworten, um zu bestätigen, dass sie richtig sind.
Ein Prozess namens Backpropagation wird verwendet, um das Lernen zu verbessern, wenn das Netzwerk Fehler macht. Dabei werden die Gewichte der Verbindungen zwischen den Einheiten entsprechend der Anzahl der Fehler angepasst. Dieser Prozess wird so lange fortgesetzt, bis das neuronale Netz Katzenbilder mit sehr wenigen Fehlern korrekt identifizieren kann.
Arten von neuronalen Netzen
Hier haben wir verschiedene Arten von neuronalen Netzen aufgelistet, die du kennen solltest:
1. Neuronale Netze mit Vorwärtskopplung
FNNs sind die einfachste Art von künstlichen neuronalen Netzen. Sie werden oft für Aufgaben wie die Klassifizierung von Daten und Vorhersagen verwendet. Diese Netze sind gut im Erkennen von Mustern in Daten und lassen sich relativ leicht trainieren.
FNNs bestehen aus mehreren Schichten. Jede Schicht verarbeitet die Eingabedaten auf eine bestimmte Weise, bevor sie sie an die nächste Schicht weiterleitet.
2. Rekurrente neuronale Netze
RNNs sind gut darin, Muster zu erkennen, die im Laufe der Zeit auftreten. Sie werden häufig für Aufgaben wie Spracherkennung und Sprachübersetzung eingesetzt.
RNNs haben eine Rückkopplungsschleife, durch die Informationen zwischen den verschiedenen Schichten des Netzwerks übertragen werden. Dank dieser Fähigkeit können sie aus vergangenen Ereignissen lernen und sich an sie erinnern. Das ist hilfreich für Aufgaben wie das Verstehen gesprochener Wörter oder das Übersetzen von Sätzen.
3. Faltungsneuronale Netze
CNNs wurden speziell für die Erkennung von Bildern entwickelt und sind sehr gut darin, komplexe Muster zu erkennen. Sie funktionieren wie normale neuronale Netze. Sie haben jedoch eine besondere Schicht, die sogenannte Faltungsschicht, die Bilder mit speziellen mathematischen Operationen verarbeitet.
Diese Eigenschaft hilft CNNs, verschiedene Details von Bildern auf verschiedenen Ebenen zu lernen. CNNs werden bei Aufgaben wie der Sprach- und Bildverarbeitung eingesetzt. Das macht sie besonders nützlich in Bereichen wie Computer Vision.
Die wichtigsten Merkmale neuronaler Netze
Neuronale Netze verfügen über einige leistungsstarke Funktionen, die ihnen helfen, Probleme zu lösen, ähnlich wie Menschen es tun, insbesondere wenn sie mit großen Datenmengen arbeiten:
Adaptives Lernen: Neuronale Netze können lernen und komplexe Zusammenhänge verstehen, indem sie auf dem aufbauen, was sie bereits wissen. Software kann zum Beispiel adaptives Lernen nutzen, um Fächer wie Mathematik und Sprachwissenschaften zu unterrichten.
Selbst-Organisation: Sie können große Mengen an Daten sortieren und klassifizieren. Dadurch eignen sie sich hervorragend für komplizierte visuelle Aufgaben, wie die Analyse medizinischer Bilder.
Betrieb in Echtzeit: Manchmal können neuronale Netze sofort Antworten geben. Das ist zum Beispiel bei selbstfahrenden Autos und der Navigation von Drohnen nützlich.
Vorhersage: Neuronale Netze können auf der Grundlage von Datenmodellen Vorhersagen machen. Sie können z. B. für Wettervorhersagen und Verkehrsmuster eingesetzt werden.
Fehlertoleranz: Wenn Teile eines neuronalen Netzes beschädigt sind oder fehlen, kann es weiterarbeiten, indem es die Lücken füllt. Das ist besonders wichtig in Bereichen wie der Weltraumforschung, wo elektronische Geräte ausfallen können.
Allgemeine Anwendungen neuronaler Netze, die du kennen musst.
Das neuronale Netz hat viele praktische Anwendungen. Es ist nun an der Zeit, einen Überblick darüber zu geben, wie häufig sie in unserem Leben vorkommen und wie sie von den Menschen genutzt werden.
Prädiktive Analytik
Eine der häufigsten Anwendungen von neuronalen Netzen sind Prognosemodelle. Solche Netze können bei der Vorhersage zukünftiger Ereignisse helfen, z. B. wie wahrscheinlich es ist, dass jemand mit einem Kredit in Verzug gerät oder wie viele Produkte in den kommenden Monaten verkauft werden.
Solche Informationen können Unternehmen bei der Entscheidungsfindung helfen.
Zum Beispiel, ob jemandem ein Kredit bewilligt werden soll oder wie viele Aktien bestellt werden sollen. Sie können auch verwendet werden, um die Ergebnisse von Sportspielen oder Wahlen vorherzusagen.
Medizinische Bildgebung
Fachleute nutzen neuronale Netze, um medizinische Bilder wie Röntgenbilder und MRTs im Gesundheitswesen zu lesen. Diese KI-Systeme können die Bilder viel schneller analysieren als ein Mensch. Außerdem können sie rund um die Uhr arbeiten, ohne müde zu werden oder Pausen zu brauchen.
Selbstfahrende Autos
Neuronale Netze helfen auch beim Antrieb selbstfahrender Autos. Während der Fahrt müssen diese Autos viele verschiedene Dinge gleichzeitig im Auge behalten, die oft auf unvorhersehbare Weise passieren. Die KI in diesen Autos muss schnelle Entscheidungen auf der Grundlage der gesammelten Daten treffen. Neuronale Netze ermöglichen das komplexe Denken, das ein selbstfahrendes Auto braucht, um sicher zu navigieren.
Verteidigung
Jedes Land braucht ein starkes Verteidigungsteam, um sich zu schützen. Fortschrittliche Länder können neuronale Netzwerke nutzen, um auf militärische Daten zuzugreifen und diese zu analysieren. Das hilft ihnen, ihre Verteidigungssysteme zu verbessern. Die Länder nutzen diese Technologien, um ihre Verteidigungsstrategien zu verbessern.
Neuronale Netze spielen eine wichtige Rolle in der Verteidigung, indem sie bei Aufgaben wie der Lokalisierung von Objekten helfen. Sie helfen auch bei der Analyse von Angriffen und der Verwaltung der Logistik. Sie werden auch eingesetzt, um Drohnen zu steuern und die Meere zu überwachen. Sie können sogar Luftpatrouillen beaufsichtigen. All diese Dinge helfen dabei, effektive Verteidigungssysteme zu schaffen.
Natürliche Sprachverarbeitung
Das hilft Computern, geschriebenen Text zu verstehen und darauf zu reagieren. Sie wird in Chatbots und virtuellen Assistenten eingesetzt. Das gilt besonders im Bankwesen, um Kunden zu helfen. NLP kann auch Informationen sortieren, analysieren und zusammenfassen. Außerdem können Computer mit Hilfe großer Sprachmodelle, die mit vielen Daten trainiert wurden, neue Texte erstellen.
Spracherkennung
Die Spracherkennungstechnologie ermöglicht es Maschinen, gesprochene Worte zu verstehen, die Sprache zu identifizieren und sogar den Tonfall des Sprechers zu erkennen. Diese Technologie hilft z. B. bei der Transkription von Gesprächen, bei der Erstellung von automatischen Untertiteln und bei der Sortierung von telefonischen Kundenanfragen nach dem gewünschten Service.
Aktienmarktvorhersage
Neuronale Netze werden eingesetzt, um Aktienkurse zu prognostizieren und bei Investitionsentscheidungen zu helfen. Diese Aufgabe kann für herkömmliche Methoden schwierig sein, aber neuronale Netze können lernen und sich anpassen, so dass sie sich hervorragend für diese Aufgabe eignen.
Im Laufe der Zeit hat sich gezeigt, dass neuronale Netze erfolgreich Aktienkurse vorhersagen können. Je besser diese Netze werden, desto mehr werden sie für Börsenprognosen eingesetzt.
Optimierung der Lieferkette
Eine wichtige Anwendung von künstlichen neuronalen Netzen ist die Vorhersage des Verbrauchs eines Produkts in der Lieferkette. Das hilft Unternehmen, die richtige Menge an Lagerbeständen zu bestellen.
Unternehmen können dadurch Geld sparen und effizienter arbeiten. Neuronale Netze erreichen dies durch das Erkennen von Mustern im Kundenverhalten.
Sprachgesteuerte virtuelle Assistenten
Sprachaktivierte virtuelle Assistenten nutzen eine Spracherkennung, die auf neuronalen Netzen basiert. So kann das Gerät deine Sprache erkennen und entsprechend reagieren.
Diese fortschrittlichen Netzwerke können sogar den Tonfall und den Kontext deiner Worte aufgreifen. Dadurch wirkt das Gespräch natürlicher.
Schlussgedanken
Neuronale Netze haben viele Einsatzmöglichkeiten. Sie reichen vom Erkennen von Gesichtern bis zur Wettervorhersage. Sie funktionieren wie zusammenhängende Schichten, ähnlich wie das menschliche Gehirn. Sie können mit wenigen einfachen Eingaben eine Vielzahl von Aufgaben bewältigen. Die Algorithmen neuronaler Netze haben die Auswertung von Daten erleichtert und die traditionellen Algorithmen verbessert.
