Neuronale Netze: Was sie sind, wozu sie da sind und wie sie funktionieren

Zu sagen, dass neuronale Netze auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz von entscheidender Bedeutung sind, wäre eine Untertreibung.

Neuronale Netze sind das A und O des maschinellen Lernens. Und damit eine der grundlegenden Säulen der künstlichen Intelligenz auf allen Ebenen.

Diese Netze sind für viele technologische Fortschritte verantwortlich, die wir heute als selbstverständlich ansehen, insbesondere in der Softwareentwicklung und im Ingenieurwesen. Aber auch in Bereichen wie Elektronik, Telekommunikation und Robotik, neben vielen anderen.

Aus diesen und weiteren Gründen werden wir Ihnen heute erklären, was neuronale Netze sind und wie sie Ihnen nützen können.

Was sind neuronale Netze?

Neuronale Netze sind eine Art Computermodell, das von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert ist und für die Informationsverarbeitung, das Lernen und die Entscheidungsfindung konzipiert wurde. 

Diese Netze werden im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens eingesetzt, um eine Vielzahl von Problemen zu lösen. So zum Beispiel bei der Mustererkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache, aber auch beim Computersehen und bei Spielen.

Künstliche neuronale Netze bestehen aus Grundeinheiten, die “künstliche Neuronen” oder “Knoten” genannt werden und in Schichten miteinander verbunden sind. Jedes Neuron führt mathematische Operationen an Eingabedaten durch und leitet die Informationen an Neuronen in der nächsten Schicht weiter. 

Diese Netze sind in der Lage, aus Beispielen zu lernen und ihre internen Verbindungen anzupassen, so dass sie ihre Leistung bei bestimmten Aufgaben verbessern können, wenn sie mit mehr Informationen versorgt werden.

Neuronale Netze können tief sein (diese werden als DNNs bezeichnet), wenn sie mehrere versteckte Schichten zwischen Eingabe und Ausgabe haben, oder sie können einfacher sein, wie z. B. neuronale Feedforward-Netze. 

Darüber hinaus gibt es verschiedene Architekturen neuronaler Netze, wie z. B. Faltungsneuronale Netze (CNNs) für Bildverarbeitungssoftware, rekurrente neuronale Netze (RNNs) für Sequenzierungsaufgaben und viele andere.

Wie funktionieren neuronale Netze?

Ein künstliches neuronales Netz funktioniert ähnlich wie das menschliche Gehirn, allerdings mit wichtigen Unterschieden.

Mit anderen Worten: Neuronale Netze versuchen, die menschliche Intelligenz und die kognitiven Prozesse nachzuahmen. Das Ergebnis ist eine viel intelligentere Software, die aus jeder einzelnen Interaktion mit dem Benutzer lernen kann.

Und natürlich kann sie für eine Vielzahl von Zwecken trainiert werden, was zu künstlicher Intelligenz führt.

Dies ist nur eine kurze Zusammenfassung dessen, was neuronale Netze umfassen. Im Folgenden geben wir Ihnen einige stark vereinfachte Beispiele dafür, wie sie funktionieren. Und dann erklären wir Ihnen Schritt für Schritt, was es mit neuronalen Netzen auf sich hat.

Vereinfachte neuronale Netze

Stellen Sie sich vor, Sie möchten ein neuronales Netz aufbauen, das handgeschriebene Zahlen erkennt, z. B. die Ziffern 0-9. Das neuronale Netz wird aus drei Schichten bestehen: einer Eingabe Schicht, einer verborgenen Schicht und einer Ausgabe Schicht.

• Eingabe Schicht: Sie stellt die Eingabe Merkmale dar, d. h. die Pixel eines Bildes einer handgeschriebenen Zahl. Jedes Pixel ist ein Eingabe Merkmal. Wenn Sie zum Beispiel ein Bild mit 8×8 Pixeln haben, haben Sie 64 Eingabe Merkmale. Jedes Eingabe Merkmal ist mit allen Neuronen in der verborgenen Schicht verbunden.
• Ausgeblendete Schicht: Hier führen die Neuronen Berechnungen mit den Eingangs Merkmalen durch, die mit bestimmten Werten (Gewichten) gewichtet werden. Jedes Neuron hat seine eigenen Gewichte. Anschließend wenden sie eine Aktivierungsfunktion an, um Nichtlinearität in das Netz einzubringen und eine Ausgabe zu erzeugen.
• Ausgabe Schicht: Die Ausgabe Schicht besteht aus einem Neuron für jede mögliche Zahl (in diesem Fall 0 bis 9). Jedes Neuron in dieser Schicht übernimmt die Ausgabe der versteckten Schicht und führt weitere gewichtete Berechnungen durch. Dann wird eine Aktivierungsfunktion, z. B. die Softmax-Funktion, angewendet, die die Ausgaben in Wahrscheinlichkeiten umwandelt. Das Neuron mit der höchsten Wahrscheinlichkeit gibt die Vorhersage des Netzes für die erkannte Ziffer an.

Und dann geht es weiter mit dem Training.

Training der neuronalen Netze

Für das Training des neuronalen Netzes müssen Sie einen Datensatz bereitstellen, der Bilder von handgeschriebenen Zahlen zusammen mit den richtigen Bezeichnungen enthält (z. B. das Bild steht für die Zahl 7). 

Das Netz vergleicht seine Vorhersage mit der richtigen Beschriftung und berechnet einen Fehler (die Differenz zwischen der Vorhersage und der Wahrheit).

Dann verwendet es einen Algorithmus namens “Error Backpropagation”, um die Gewichte der Verbindungen im Netzwerk so anzupassen, dass dieser Fehler minimiert wird. 

Dieser Vorgang wird unzählige Male wiederholt, wobei die Gewichte (die Maße der einzelnen Neuronen) schrittweise angepasst werden, bis das Netzwerk in der Lage ist, handgeschriebene Zahlen in neuen Bildern, die es noch nicht gesehen hat, genau vorherzusagen.

Sobald das Netz trainiert ist, können Sie es verwenden, um Vorhersagen für neue Bilder zu treffen und zu bestimmen, welche Zahl auf jedem Bild geschrieben ist.

Neuronale Netze verstehen: Schritt für Schritt

• Dateneingabe: Das neuronale Netz empfängt Eingabedaten, bei denen es sich um Bilder, Text, Zahlen oder andere Arten von Informationen handeln kann. Jede Eingabe wird durch einen Merkmalsvektor dargestellt, und diese Merkmale werden als Eingangssignale für das Netz verwendet.

• Gewichtung und gewichtete Summe: Jede Eingabe wird mit einem oder mehreren Neuronen in einer ersten Schicht, der Eingabe Schicht, verbunden. Jede Verbindung zwischen einer Eingabe und einem Neuron hat ein zugehöriges Gewicht. Das Netz führt eine gewichtete Summe dieser Eingaben durch, indem es jede Eingabe mit der entsprechenden Gewichtung multipliziert und diese addiert.

• Aktivierungsfunktion: Nachdem die gewichtete Summe gebildet wurde, wenden Sie eine Aktivierungsfunktion auf die resultierende Summe in jedem Neuron an. Diese Funktion ermöglicht es dem Netz, komplexe Beziehungen in den Daten zu lernen.

• Versteckte Schichten: Das neuronale Netz besteht in der Regel aus einer oder mehreren versteckten Schichten zwischen der Eingabe Schicht und der Ausgabe Schicht. Die verborgenen Schichten enthalten zwischen Neuronen, die abstrakte Darstellungen der Daten verarbeiten und lernen, während sie das Netz durchlaufen.

• Vorwärts Propagation: Der Prozess der Berechnung der Netzwerkaufgaben von der Eingabe Schicht zur Ausgabe Schicht wird als Vorwärts Propagation bezeichnet. Jede versteckte Schicht führt die gewichtete Summe und die Aktivierungsfunktion aus und überträgt die Informationen, bis sie die Ausgabe Schicht erreichen.

• Ausgabe Schicht: Die Ausgabe Schicht erzeugt die Vorhersage oder das Endergebnis des neuronalen Netzes. Sie kann ein oder mehrere Neuronen haben, je nach der Aufgabe, die das Netz erfüllen soll.

• Verlustfunktion: Das Netz vergleicht seine Vorhersage mit der gewünschten Ausgabe (der Bezeichnung oder dem richtigen Wert) anhand einer Verlustfunktion, die die Diskrepanz zwischen der Vorhersage und der Wahrheit misst.

• Fehler-Backpropagation: Um das neuronale Netz zu trainieren, müssen Sie einen Algorithmus namens Fehler-Backpropagation verwenden. Dieser Algorithmus berechnet die Ableitungen der Verlustfunktion in Bezug auf die Gewichte des Netzes und passt die Gewichte schrittweise an, um den Verlust zu minimieren.

• Training: Der Prozess der Anpassung der Gewichte muss in mehreren Iterationen unter Verwendung eines Trainings-Datensatzes wiederholt werden, bis das Netz eine zufriedenstellende Leistung für die Aufgabe erreicht.

Wofür werden neuronale Netze verwendet?

Neuronale Netze werden in einer Vielzahl von Anwendungen im Bereich der Technik und der künstlichen Intelligenz eingesetzt. Dies ist ihrer Fähigkeit zu verdanken, aus Daten zu lernen und komplexe Informationsverarbeitung Aufgaben zu erfüllen. 

Einige der häufigsten Anwendungen neuronaler Netze sind:

• Verarbeitung natürlicher Sprache: rekurrente neuronale Netze (RNNs) und transformatorische neuronale Netze (wie BERT und GPT) werden für die Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt, z. B. für maschinelle Übersetzung, Textzusammenfassung, Stimmungsanalyse, Texterstellung und Chatbots.

• Virtuelles Sehen: Faltungsneuronale Netze (CNNs) werden für Aufgaben wie Objekterkennung in Bildern, Objektverfolgung, Gesichtserkennung und Bildsegmentierung verwendet.

• Personalisierte Empfehlungen: Neuronale Netze eignen sich hervorragend für die Entwicklung von Systemen, die den Nutzern Produkte, Dienstleistungen oder personalisierte Inhalte empfehlen, z. B. in Streaming-Plattformen, Online-Shops und sozialen Netzwerken.

• Maschinelles Lernen im Allgemeinen: Neuronale Netze können auf eine Vielzahl von Problemen des maschinellen Lernens angewandt werden, z. B. Klassifizierung, Regression, Clustering, Erkennung von Anomalien und mehr.

• Robotersteuerung und autonome Systeme: Sie werden in der Robotik und bei autonomen Fahrzeugen zur Entscheidungsfindung, Navigation und Bewegungssteuerung eingesetzt.

• Medizinische Diagnostik: Neuronale Netze werden zur Analyse medizinischer Bilder wie Röntgenaufnahmen und MRT-Scans eingesetzt und helfen bei der Früherkennung von Krankheiten und der medizinischen Diagnose.

• Finanzen und Marktprognosen: Sie werden zur Analyse von Finanzdaten und zur Vorhersage von Markttrends eingesetzt, um Investitionsentscheidungen zu treffen.

• Spiele und Unterhaltung: für die Entwicklung intelligenter Agenten für Spiele wie Schach und Videospiele sowie für die Erstellung von Kunst- und Musikinhalten.

• Industrieautomatisierung: In der Industrie werden sie für die Prozesssteuerung, die vorausschauende Wartung und die Optimierung der Lieferkette eingesetzt.

• Signalverarbeitung: Neuronale Netze werden in der Signalverarbeitung eingesetzt, z. B. bei der Audioverarbeitung und Bildentrauschung.

Vorteile von neuronalen Netzen

• Lernen aus Daten: Neuronale Netze können automatisch komplexe Muster und Beziehungen aus Daten lernen, wodurch sie sich für die Mustererkennung, die Verarbeitung natürlicher Sprache und andere Aufgaben der künstlichen Intelligenz eignen.

• Fähigkeit zur Darstellung nichtlinearer Daten: Im Gegensatz zu einfachen linearen Modellen können neuronale Netze nichtlineare Beziehungen zwischen Eingabe- und Ausgabevariablen erfassen, wodurch sie sich für kompliziertere Probleme eignen.

• Anpassungsfähigkeit und Flexibilität: Neuronale Netze können an eine Vielzahl von Problemen und Datentypen angepasst werden, indem man ihre Architektur entsprechend konfiguriert und Aktivierungs- und Verlustfunktionen wählt. Sie können für Klassifizierung, Regression, Textgenerierung und andere Aufgaben verwendet werden.

• Hierarchische Merkmals Darstellung: Versteckte Schichten in neuronalen Netzen ermöglichen es ihnen, hierarchische Merkmale Darstellungen zu lernen. Mit anderen Worten, sie können einfache Merkmale in den ersten Schichten und abstraktere und komplexere Merkmale in späteren Schichten extrahieren.

• Parallelität und Effizienz: Neuronale Netze können auf moderner Hardware effizient implementiert werden, so dass sie sich für Aufgaben eignen, die eine hohe Leistung erfordern, wie z. B. Computer Vision in Echtzeit.

• Generalisierung: Richtig trainierte neuronale Netze sind in der Lage, auf unbekannte Daten zu verallgemeinern, d. h. sie können das beim Training gewonnene Wissen auf neue Situationen anwenden.

• Fähigkeit zur Verarbeitung hochdimensionaler Daten: Neuronale Netze können hochdimensionale Daten wie Bilder und Text verarbeiten und nützliche Darstellungen dieser Daten lernen.

• Automatisierung und Fähigkeit zur Selbstverbesserung: Neuronale Netze können ihre Leistung verbessern, wenn sie mehr Daten erhalten und ihre Hyperparameter angepasst werden, was die Automatisierung komplexer Aufgaben ermöglicht.

Nachteile von neuronalen Netzen

• Bedarf an großen Datensätzen: Neuronale Netze, insbesondere tiefe neuronale Netze, benötigen oft große Datenmengen, um effektiv zu trainieren. Dies kann bei Anwendungen, bei denen Daten knapp oder teuer sind, eine Herausforderung darstellen.

• Rechnerische Anforderungen: Das Training und die Inferenz neuronaler Netze können rechenintensiv sein. Ganz zu schweigen davon, dass sie eine viel speziellere und teurere Ausrüstung erfordern. 

• Eingeschränkte Interpretierbarkeit: Tiefe neuronale Netze sind oft Black Boxes. Das heißt, es kann problematisch und in vielen Fällen sogar unmöglich sein, zu verstehen, wie sie zu ihren Entscheidungen kommen. Und das kann zu vielen Problemen führen, wenn es um Anwendungen geht, bei denen Transparenz erforderlich ist.

• Empfindlichkeit gegenüber Hyperparametern: Neuronale Netze haben viele Hyperparameter, die sorgfältig abgestimmt werden müssen, z. B. die Lernrate, die Netzgröße und die Architektur. Die richtige Kombination von Hyperparametern zu finden, kann ein sehr, sehr komplizierter Prozess sein.

• Möglichkeit der Überanpassung: Neuronale Netze haben die Fähigkeit, sich Trainingsdaten zu merken, anstatt allgemeine Muster zu lernen. Dies kann zu einer Überanpassung führen, bei der das Modell zwar gute Leistungen bei den Trainingsdaten erbringt, aber nicht gut auf neue und ungesehene Daten verallgemeinert werden kann.

Obwohl sie nicht ohne Nachteile sind, bieten neuronale Netze eine Vielzahl von Vorteilen.

Es spielt keine Rolle, ob Sie fortschrittlichere digitale Produkte entwickeln, Ihre Website mit Strom versorgen, komplexe Systeme aufbauen oder sogar Roboter bauen wollen. Neuronale Netze sind heute bei weitem eine der vielversprechendsten Ressourcen mit dem größten Potenzial.

An dieser Stelle würden wir gerne wissen, was Sie über neuronale Netze und ihre verschiedenen Anwendungen denken. Daher möchten wir Sie bitten, uns Ihre Meinung in den Kommentaren mitzuteilen.