Neuronale Netze, was sind sie?

Neuronale Netze sind mathematische Modelle, die das Arbeitsprinzip des menschlichen Gehirns nachbilden. Sie werden eingesetzt, um eine optimale Lösung zu finden und auch um zeitaufwändige Aufgaben möglichst schnell zu erledigen. Neuronale Netze werden derzeit in einer Reihe von Bereichen eingesetzt:

1. Entscheidungsfindung.
2. Vorhersage.
3. Informationsanalyse.
4. Mustererkennung.

Im Vergleich zu klassischen Algorithmen des maschinellen Lernens können neuronale Netze selbst lernen und ihre eigenen Fehler, die sie zuvor gemacht haben, berücksichtigen.

Wo werden neuronale Netze heute eingesetzt?

Neuronale Netze gehören im Allgemeinen zu den Bereichen der künstlichen Intelligenz, so dass die verwendeten Algorithmen eine Vielzahl von Problemen lösen können, die eine gründliche Analyse durch den Menschen sowie einen kreativen Ansatz zur Lösung des Problems erfordern.  Heutzutage wird diese Art von Algorithmen in vielen Bereichen menschlicher Arbeit eingesetzt, in denen eine große Menge an Wissen zum Lernen oder zum Finden der besten Lösung für ein Problem erforderlich ist.

Medizin

Die Programme verarbeiten eine Vielzahl von Informationen, mit denen Tests, Fotos mit Symptomen und andere Daten durchgeführt werden können. Das neuronale Netz kann eine Krankheit diagnostizieren und die Informationen so schnell wie möglich an den behandelnden Arzt weiterleiten. Letztlich kann die Diagnose schnell gestellt oder bestätigt werden. Heute wird häufig ein neuronales Netz zur Erkennung von Melanomen eingesetzt, und die Datenarchive ermöglichen eine große Anzahl von Bildern der Krankheit.

Die Kunst der

Neuronale Netze sind heute in der Lage, Bücher, Musik oder Gemälde zu schreiben, die den Stil berühmter Autoren und Musiker nachahmen. Es gibt spezielle Algorithmen, mit denen man arbeiten kann, die in einer bestimmten Richtung erstellt werden. Und neuronale Netze verwenden ähnliche Bilder oder Merkmale, Formen und so weiter. Aber Sie brauchen genügend Input, um das Ziel zu erreichen.

Suchmaschine

Suchmaschinen werden durch die Verwendung spezieller Algorithmen geprägt, die die Informationen von Websites analysieren, die Art des Inhalts identifizieren und den Inhalt allgemein erkennen. Für den Datenabruf werden sowohl Test- als auch grafische Abfragen verwendet.

Navigation

Neuronale Netze, die mit dem World Wide Web verbunden sind, können Daten über fast alles sammeln. Es kann sich um Staus handeln, und Sie können dann die beste Route für Ihre Reise ausarbeiten.

Wettervorhersage

Wetterradare übermitteln relevante Informationen, und neuronale Netze analysieren und verteilen den Niederschlag. Dies ermöglicht es, das Wetter in der nahen Zukunft vorherzusagen.

Hauptmerkmale neuronaler Netze

Der Hauptvorteil ist, dass sie selbständig lernen können. Aber es lohnt sich, einige andere besondere Eigenschaften hervorzuheben:

1. Ein Standardsystem braucht einen menschlichen Faktor, d.h. es muss Daten suchen und analysieren. Bei neuronalen Netzen wird die Bedeutung automatisch bestimmt.
2. Das externe Umfeld kann sich im Laufe der Zeit aufgrund einer Vielzahl von Faktoren verändern. Neuronale Netze können sich an die neue Umgebung anpassen, und es ist keine externe Steuerung erforderlich.
3. Einfache Rechensysteme arbeiten sequentiell, aber bei neuronalen Netzen wird die Arbeit parallel ausgeführt, was die Zeit erheblich verkürzt.