Ein künstliches neuronales Netzwerk (KNN) ist ein komplexes Modell der künstlichen Intelligenz, das nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns gestaltet ist. Es besteht aus einer Reihe von verbundenen Einheiten, den sogenannten künstlichen Neuronen, die Informationen verarbeiten.

Stell dir vor …

Stell dir ein KNN wie ein Team von Mitarbeitern in einem Büro vor. Jeder Mitarbeiter (Neuron) hat seine spezifische Aufgabe. Sie erhalten Informationen (Daten), bearbeiten diese und geben ihre Ergebnisse an andere Mitarbeiter weiter. Diese Zusammenarbeit und Informationsweitergabe erfolgt in verschiedenen Ebenen oder Schichten, von der Eingabe über die Verarbeitung bis hin zur Ausgabe.

Ein KNN umfasst in der Regel mehrere Schichten:

1. Eingabeschicht: Hier werden die Daten (z.B. Bilder, Texte) eingegeben.

2. Versteckte Schichten (Hidden Layers): Diese Schichten verarbeiten die Informationen weiter. Hier findet das eigentliche Lernen statt, indem Muster und Zusammenhänge in den Daten erkannt werden.

3. Ausgabeschicht: Sie gibt das Ergebnis des Netzwerks aus, zum Beispiel eine Klassifizierung oder Vorhersage.

Beispiel

Künstliche neuronale Netzwerke werden in vielfältigen Bereichen eingesetzt. In der Bild- und Spracherkennung helfen sie Computern, visuelle und sprachliche Informationen zu verstehen. In der maschinellen Übersetzung ermöglichen sie die Übersetzung von Texten in verschiedene Sprachen. Auch in der Finanzwelt werden sie eingesetzt, um Markttrends zu analysieren und Vorhersagen zu treffen.

Das Besondere an KNNs ist ihre Fähigkeit, komplexe Muster und Beziehungen in großen Datenmengen zu erkennen und zu lernen, was sie zu einem mächtigen Werkzeug in der Welt der Künstlichen Intelligenz macht.