Ein künstliches neuronales Netz (KNN) (engl. Artificial Neural Network, ANN) ist ein Rechenmodell, das sich an der Struktur des menschlichen Gehirns orientiert. Es besteht aus miteinander verbundenen Verarbeitungsknoten (Neuronen), die gemeinsam Muster erkennen, Vorhersagen treffen und Problemlösungen erarbeiten. KNNs werden für Aufgaben eingesetzt, die für klassische Computersysteme schwierig sind, z. B. bei der Bild‑ oder Spracherkennung.
Trotz dieser Vorteile benötigen KNNs oft umfangreiche Daten und Rechenressourcen und sind sensitiv gegenüber schlechter Datenqualität.
Das künstliche neuronale Netz (KNN) wurde erstmals in den frühen 1940er Jahren als Computermodell des Gehirns vorgeschlagen. Warren McCulloch und Walter Pitts beschrieben 1943 ein einfaches neuronales Netz, das logische Operationen ausführen kann. In den Folgejahren führte die Forschung zu weiteren Fortschritten, insbesondere in den 1980er Jahren, als leistungsfähigere Computer die Ausbildung tieferer Netze ermöglichten.
Heute werden neuronale Netze für vielfältige Anwendungen wie die Erkennung von Handschrift, Sprachverarbeitung oder maschinelle Übersetzung eingesetzt.
KNNs lassen sich nach Lernprinzip unterscheiden:
KNNs bestehen aus verbundenen Verarbeitungsknoten. Beim Training wird das Netz mit Beispielen gefüttert, und interne Verbindungen werden angepasst, um Muster zu erkennen. Ein trainiertes Netzwerk kann dann aus neuen Daten Muster oder Vorhersagen ableiten.
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KI‑Trainingsdaten
KNNs können aus Daten lernen, Vorhersagen treffen und flexibel auf neue Muster reagieren. Sie eignen sich für viele Aufgaben, darunter Bilderkennung oder Datenklassifikation.
Ein trainiertes KNN kann Muster erkennen und klassifizieren. Beispiele sind Bilderkennung, Sprachverarbeitung, Wettervorhersage oder Betrugserkennung.
KNNs werden zunehmend für anspruchsvolle Aufgaben wie autonome Systeme oder Gesichtserkennung eingesetzt. Mit wachsender Datenmenge und Rechenleistung werden sie eine noch größere Rolle in der KI spielen.
KNNs eignen sich besonders für unstrukturierte Daten und lernen nichtlineare Beziehungen. Sie sind skalierbar und leistungsfähig gegenüber klassischen linearen Modellen.
Die Adaptive Resonanztheorie (ART) beschreibt eine Methode, wie neuronale Systeme Muster vergleichen und speichern können.
Unbeaufsichtigte Netze lernen ohne gelabelte Daten und eignen sich zur Musterentdeckung.
Künstliche neuronale Netze sind leistungsfähige Werkzeuge im Bereich der künstlichen Intelligenz, die komplexe Muster erkennen, Vorhersagen treffen und zahlreiche Einsatzfelder abdecken.
Künstliche neuronale Netze können für Aufgaben wie Bilderkennung, Spracherkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt werden.
Neuronale Netze werden in Zukunft eine zentrale Rolle in KI‑Anwendungen spielen, insbesondere bei komplexen Aufgaben wie autonomem Fahren und Gesichtserkennung.
KNNs eignen sich besonders für unstrukturierte Daten und können komplexe Muster erkennen.
KNNs reagieren sensitiver auf verrauschte Daten und benötigen gute Datenqualität, um gut zu generalisieren.
