Künstliche neuronale Netzwerke (KNN) sind rechnergestützte Systeme, die sich an der Funktionsweise biologischer Nervenzellen orientieren. Sie bestehen aus vielen kleinen Verarbeitungseinheiten, sogenannten Neuronen, die über gewichtete Verbindungen Informationen austauschen. Das Ziel: Muster und Zusammenhänge in Daten erkennen, um daraus zu lernen – eine Grundvoraussetzung für Künstliche Intelligenz.
Neuronale Netzwerke verarbeiten Informationen nicht linear, sondern parallel in mehreren Schichten. Dadurch sind sie besonders effizient bei der Erkennung komplexer Muster. Der Aufbau umfasst drei zentrale Komponenten:
Trainiert wird ein neuronales Netz mit Beispieldaten, auf deren Basis es lernt, Eingaben korrekt einzuordnen. Die Qualität und Vielfalt dieser Trainingsdaten ist entscheidend für die spätere Leistungsfähigkeit des Systems.
Tipp:
Neuronale Netzwerke entfalten ihr Potenzial erst durch umfangreiches Training mit hochwertigen, annotierten Daten. clickworker liefert Ihnen individuell passende Datensätze zur Optimierung Ihrer KI-Modelle – schnell, flexibel und skalierbar.
KI‑Trainingsdaten entdecken
Neuronale Netzwerke sind das Herzstück vieler moderner KI‑Anwendungen – insbesondere im Bereich Maschinelles Lernen und Deep Learning. Anders als klassische Algorithmen basieren sie nicht auf festen Regeln, sondern passen sich durch Erfahrung (Training) an neue Aufgaben an.
Im sogenannten Deep Learning werden viele hintereinandergeschaltete Netzschichten verwendet, wodurch die Systeme in der Lage sind, besonders komplexe Probleme zu lösen – etwa bei der Bild- oder Spracherkennung.
Solche Netze verarbeiten riesige Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten (Big Data) und liefern oft präzisere Vorhersagen als herkömmliche statistische Modelle.
Mit dem richtigen Training und hochwertigen Daten entstehen so lernfähige KI-Systeme, die in verschiedensten Bereichen wie Medizin, Mobilität, Produktion oder Marketing angewendet werden können.
