Definition
Künstliche Intelligenz sind ähnlich wie das menschliche Gehirn aufgebaut und werden oft im Bereich des maschinellen Lernens für Klassifikation und Vorhersage verwendet. Dabei besteht ein neuronales Netz aus verschiedenen Knoten. Jeder dieser Knoten steht in Beziehung zu einem anderen Knoten und ein Knoten erhält dabei Informationen und verarbeitet und leitet diese weiter. Dabei unterscheidet man zwischen Input Layer (Eingabeschicht), Hidden Layer (verborgene Schicht) und die Ausgabeschicht (Output Layer). Die Eingabeschicht nimmt Informationen auf oder auch Datenpunkte und gewichtet die Datenpunkte und leitet diese an die verborgene Schicht weiter. Die verborgene Schicht kümmert sich darum, dass man die Datenpunkte mittels mathematischer Methoden präzise verarbeiten kann. Die Verarbeitung innerhalb der Schichten ist nicht sichtbar für den Anwender und nennt diese daher „Black Box“. Der letzte Schritt ist dann dementsprechend der Output, der in der Ausgabeschicht erfolgt.
In welchen Bereichen wird ein neuronales Netz verwendet?
Neuronale Netze finden in fast allen Bereichen statt und sind besonders geeignet für große Datenmengen und für hohe Genauigkeit. Neuronale Netze können beinahe fast alles vorhersagen und klassifizieren. Ein großer Faktor ist jedoch dabei, dass neuronale Netze aufgrund der Komplexität, den einzelnen Schichten und der Menge an Datenpunkte sehr langsam sind. Daher sollte man nur auf ein neuronales Netz zurückgreifen, wenn mit den herkömmlichen Methoden des maschinellen Lernens das Projekt nicht zu realisieren ist. Anwendungsfelder sind beispielsweise die Bilderkennung und Spracherkennung und vieles mehr.
Bei der Bilderkennung geht es darum, dass man anhand von den Pixeln gegeben in Daten Bilder ihrer Eigenschaften klassifizieren kann. Ein Computer weiß nicht, ob ein Bild gegeben in einem Datenpunkt erkennen kann, ob auf dieser eine Katze zu sehen ist oder nicht. Außerdem ermöglichen neuronale Netze die Klassifizierung und Zuordnung von Bildern. Vor allem im Bereich der Medizin ist die Bilderkennung Gang und Gäbe. Durch sie können Krankheiten frühestens erkannt und erste Behandlungen durchgeführt werden.
Bei der Spracherkennung unterscheidet man zwischen NLP (Natural Language Proccessing) und NLU (Natural Language Understanding). Beim Zweiten geht es darum, dass ein Computer fähig ist Sprache eines Menschen aufzunehmen, zu verarbeiten und zu erkennen. Bei NLP geht es darum Sprache zu erzeugen und eine Interaktion mit den Menschen durchzuführen. Ein perfektes Beispiel wäre Siri, denn Siri beinhaltet sowohl NLU als auch NLP.
Wie können Unternehmen von neuronalen Netzen profitieren?
Unternehmen können von neuronalen Netzen auf viele Arten profitieren, einige Beispiele sind:
- Bild- und Spracherkennung: Man kann neuronale Netze verwenden um Bilder und Sprache automatisch zu erkennen und zu interpretieren. Dies kann für Anwendungen wie die Überwachung von Produktionsanlagen oder die Automatisierung von Büroarbeiten sehr nützlich sein.
- Prognosemodelle: Neuronale Netze können verwendet werden, um Prognosemodelle zu erstellen, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen, beispielsweise die Nachfrage nach bestimmten Produkten oder Dienstleistungen.
- Automatisierung von Entscheidungen: Sie können verwendet werden, um Entscheidungen automatisch zu treffen, beispielsweise in Finanz- oder Versicherungsanwendungen, indem sie große Mengen an Daten analysieren und Risiken bewerten.
- Personalisierung: Sie können auch verwendet werden, um individuelle Profile von Kunden zu erstellen und ihnen personalisierte Angebote zu unterbreiten.
- Optimierung von Prozessen: Neuronale Netze können ebenfalls verwendet werden, um Prozesse zu optimieren, indem sie Muster in Daten erkennen und Prozessparameter automatisch anpassen.
- Chatbot: Hier können neuronale Netze verwendet werden, um Chatbots zu trainieren, die in der Lage sind, auf die Anfragen der Kunden zu antworten und ihnen bei der Lösung von Problemen zu helfen.
Erfahren Sie in unserem Blogbeitrag, wie Data Analytics mit Hilfe der neuronalen Netzt große Datenmengen analysiert.