Neuronale Netze: in einfachen Worten über komplexe Technologie

Hören Sie sich diesen Artikel an

Neuronale Netze sind die spannenden Technologien unserer Zeit. Die auf unglaubliche Datenmengen geschult sind und dieses Wissen nutzen, um komplexe Probleme in gefragten Bereichen zu lösen. Jedes Jahr wächst das Interesse an neuronalen Netzen und die Möglichkeiten, die sie bieten, werden immer beeindruckender.

In diesem Artikel schauen wir uns an, was neuronale Netze sind, wie sie funktionieren und welche Aufgaben sie lösen. Wir werden auch den Einsatz neuronaler Netze in Bereichen von der Mustererkennung bis zur Verarbeitung natürlicher Sprache diskutieren und uns ansehen, wie AWS bei der Nutzung neuronaler Netze hilft. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie neuronale Netze unsere Welt verändern, dann lesen Sie den Artikel bis zum Ende.

Der Inhalt des Artikels:

• Was ist ein neuronales Netzwerk?
• Warum werden neuronale Netze benötigt?
• Architektur eines neuronalen Netzwerks
• Betrieb eines neuronalen Netzwerks
• Arten neuronaler Netze
• Training neuronaler Netze
• Deep Learning und neuronale Netze
• Anwendung neuronaler Netze
• AWS und neuronale Netze
• Abschluss
• FAQ

Was ist ein neuronales Netzwerk?

Neurales Netzwerk ist ein komplexes mathematisches Modell, das die Arbeit von Neuronen im menschlichen Gehirn nachahmt und in der Lage ist, Daten zu verarbeiten, die zuvor für Computer nicht zugänglich waren. Jedes im Netzwerk verbundene Neuron verarbeitet die Eingangssignale und gibt sie weiter. Normalerweise besteht ein neuronales Netzwerk aus drei Schichten: Eingabe, verborgen und Ausgabe. Die Eingabeschicht empfängt Daten, die dem Eingang des neuronalen Netzwerks zugeführt werden. Verborgene Schichten verarbeiten diese Daten und übergeben sie an die Ausgabeschicht, die das Ergebnis des Netzwerks liefert.

Um Daten zu verarbeiten, nutzt ein neuronales Netzwerk mathematische Operationen und Lernmethoden. Jedes Neuron hat sein eigenes Gewicht, das während des Lernprozesses angepasst wird. Daten werden dem Eingang des Netzwerks zugeführt, das dann die Schichten durchläuft und von Neuronen verarbeitet wird. Während der Verarbeitung durchlaufen die Daten mathematische Operationen, bei denen die Gewichte jedes Neurons bestimmt und mithilfe von Trainingsmethoden angepasst werden. Nachdem die Daten die Schichten durchlaufen haben, wird das Ergebnis des neuronalen Netzwerks erhalten.

Neuronale Netze finden Anwendung in der maschinellen Bildverarbeitung, der Spracherkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache. Dank der Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, finden neuronale Netze verborgene Muster und lösen komplexe Probleme, die für Computer unzugänglich sind.

Warum werden neuronale Netze benötigt?

Der Einsatz neuronaler Netze erfreut sich immer größerer Beliebtheit. Sie werden in Bereichen wie Medizin, Finanzen, Fertigung und Technologie eingesetzt. Neuronale Netze werden beispielsweise zur Analyse medizinischer Daten, zur Vorhersage von Markttrends, zur Steuerung von Herstellungsprozessen, zur Sprach- und Bilderkennung und für andere Aufgaben eingesetzt.

Der Bedarf an neuronalen Netzen beim maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz besteht darin, dass sie es einem Computer ermöglichen, aus Daten zu lernen und Ergebnisse zu erzielen, die noch besser sind als die, die ein Mensch erzielt. Neuronale Netze lernen beispielsweise aus einer beeindruckenden Datenmenge, wodurch sie Muster erkennen und auf der Grundlage dieser Informationen Vorhersagen treffen können. Darüber hinaus passen sie sich an veränderte Bedingungen an und verbessern die Leistung im Laufe der Zeit.

Neuronale Netze lösen Probleme, die traditionell nur mit Hilfe menschlicher Intelligenz gelöst wurden, heute aber automatisch gelöst werden. Steigerung der Produktivität und Genauigkeit der Arbeit in der Industrie und Verbesserung der Lebensqualität der Menschen.

Architektur eines neuronalen Netzwerks

Architektur eines neuronalen Netzwerks ist die Struktur und Organisation von Elementen, die aus miteinander verbundenen Neuronen bestehen. Neuronen sind in Schichten gruppiert, die Eingabedaten nacheinander verarbeiten und Ausgabeergebnisse generieren. Die Organisation der Schichten variiert je nach Aufgabenstellung, auch deren Anzahl und Art der Aktivierungsfunktionen können variieren.

Aktivierungsfunktion ist eine nichtlineare Transformation, die auf die Summe der gewichteten Eingaben jedes Neurons angewendet wird. Aktivierungsfunktionen können vom folgenden Typ sein, z. B. Sigmoidal-, Hyperbolic-Tangens oder ReLU. Die Wahl der Aktivierungsfunktion hängt von der Aufgabe und den Eigenschaften der Eingabedaten ab.

Gewichtete Summe und Bias (Bias) sind die Elemente, die in jedem Neuron verwendet werden, um Eingangssignale zu verarbeiten und ein Ausgabeergebnis zu erzeugen. Die Eingangssignale werden mit den entsprechenden Gewichten multipliziert, anschließend erfolgt die Summation. Anschließend wird der Summe ein Bias (Bias) hinzugefügt und das Ergebnis an die Aktivierungsfunktion übergeben. Die gewichtete Summe und der Bias (Bias) regulieren den Beitrag jedes Neurons zur Bildung von Ausgabeergebnissen und sind die Grundlage für das Training des neuronalen Netzwerks.

Betrieb eines neuronalen Netzwerks

Der Betrieb eines neuronalen Netzwerks basiert auf zwei Prozessen – der Vorwärtsausbreitung und der Rückausbreitung eines Fehlers (Backpropagation). Der Vorwärtsausbreitungsprozess beginnt mit Eingabedaten, die der Eingabeschicht des Netzwerks zugeführt werden. Anschließend durchlaufen die Daten die verborgenen Schichten, wo ihre Werte mithilfe von Aktivierungsfunktionen verarbeitet werden, und schließlich gelangen die Daten zur Ausgabeschicht, wo die Antwort erhalten wird.

Backpropagation ist ein Prozess, der es dem Netzwerk ermöglicht, die Gewichte anzupassen, um den Fehler zu reduzieren. In diesem Fall breiten sich Fehler in der Ausgabeschicht durch die verborgenen Schichten zurück aus, und jedes Neuron passt die Gewichtung entsprechend seinem Beitrag zum Gesamtfehler an.

Um die Leistung des neuronalen Netzes zu verbessern, werden Optimierungsverfahren eingesetzt. Die erste dieser Methoden ist der Gradientenabstieg, der die Verlustfunktion minimiert. Es werden auch Regularisierungsmethoden verwendet, die dabei helfen, eine Überanpassung des Netzwerks zu verhindern, sowie Gewichtsinitialisierungsmethoden, die mit dem Training des Netzwerks mit den gewünschten Gewichtswerten beginnen.

Arten neuronaler Netze

Es gibt Arten neuronaler Netze, von denen jedes darauf abzielt, ein bestimmtes Problem zu lösen.

• Der erste gängige Typ sind vollständig verbundene neuronale Netze (FFNs). Dabei ist jedes Neuron in einer Schicht mit Neuronen in der nächsten Schicht verbunden.
• Eine andere Art sind Convolutional Neural Networks (CNNs), die Bilder mithilfe von Filtern verarbeiten, um Merkmale zu extrahieren.
• Wiederkehrende neuronale Netze (RNNs) arbeiten mit sequentiellen Daten wie Audiosignalen oder Texten.
• Generative Adversarial Networks (GANs) werden verwendet, um neue Daten zu generieren, die realistisch extrahiert werden.
• Autoencoder werden verwendet, um die Datengröße zu reduzieren und Informationen zu komprimieren.
• Darüber hinaus gibt es spezielle Netzwerke zur Ton- und Textverarbeitung. Zum Beispiel rekurrente neuronale Netze mit langem Kurzzeitgedächtnis (LSTM).) für die Arbeit mit Sprachdaten und wiederkehrenden Netzwerken mit GRU-Zellen für die Textverarbeitung.

Jeder Typ eines neuronalen Netzwerks hat Vor- und Nachteile, und die Wahl eines bestimmten Typs hängt von der jeweiligen Aufgabe ab. Um Ergebnisse zu erzielen, ist es daher wichtig, die Merkmale jedes Typs sorgfältig zu studieren und den richtigen Typ für eine bestimmte Aufgabe auszuwählen.

Training neuronaler Netze

Training neuronaler Netze ist der Prozess des Lernens eines Computers anhand eines Datensatzes. Dadurch kann er Informationen erkennen und klassifizieren. Es gibt drei Arten des neuronalen Netzwerktrainings: überwachtes, unbeaufsichtigtes und verstärkendes Training.

• Überwachtes Lernen ist eine gängige Lernart für neuronale Netze. In diesem Fall gibt es für jeden Eingabewert einen entsprechenden Ausgabewert. Das Modell wird auf Eingabe-Ausgabe-Paaren trainiert, bis es neue Daten korrekt klassifizieren kann.
• Im Gegensatz zum überwachten Lernen liefert unüberwachtes Lernen kein exaktes Ergebnis. Stattdessen sucht das neuronale Netzwerk nach allgemeinen Mustern in den Daten, um diese zu klassifizieren. Dieser Typ wird bei Clustering-, assoziativen Analyse- und Dimensionsreduktionsproblemen verwendet.
• Reinforcement Learning ist das Training eines neuronalen Netzwerks auf der Grundlage einer Belohnung oder Strafe. Bei diesem Typ trifft das neuronale Netzwerk Entscheidungen basierend auf dem aktuellen Zustand. Dann erhält sie eine Belohnung oder eine Strafe, je nachdem, wie gut sie die Aufgabe gemeistert hat. Ein Beispiel für ein solches Training wäre die Steuerung eines Roboters.

Die Probleme der Über- und Unteranpassung sind die Hauptprobleme beim Training neuronaler Netze. Überanpassung tritt auf, wenn ein neuronales Netzwerk Trainingsdaten optimiert und nicht auf neue Daten verallgemeinert. Eine Unteranpassung tritt auf, wenn ein neuronales Netzwerk nicht richtig auf die Trainingsdaten abgestimmt ist und nicht auf neue Daten verallgemeinert. Diese Probleme werden durch den Einsatz von Regularisierungstechniken gelöst. Fügen Sie beispielsweise zufälliges Rauschen zu den Daten hinzu oder reduzieren Sie die Anzahl freier Parameter im Modell.

Deep Learning und neuronale Netze

Tiefes Lernen ist ein Abschnitt des maschinellen Lernens, der darauf abzielt, Modelle zu erstellen, die komplexe Probleme in den Bereichen Mustererkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und Sprachsteuerung lösen können. Bei einem solchen Training werden künstliche neuronale Netze mit einer großen Anzahl verborgener Schichten verwendet, um automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren. Dadurch können die Modelle die volle Genauigkeit bei Aufgaben erreichen. Wo beispielsweise herkömmliche Methoden des maschinellen Lernens eine geringere Genauigkeit aufweisen.

Deep Learning findet Anwendung in Bereichen wie Medizin, Finanzen, Werbung und Kunst.

• In der Medizin werden Schulungen zur Diagnose von Krankheiten und zur Analyse medizinischer Bilder eingesetzt. Und auch für die Verarbeitung großer Mengen medizinischer Daten.
• Im Finanzwesen wird es für Marktanalysen, Aktienkursprognosen und die Bearbeitung von Kreditanträgen verwendet.
• In der Werbung dient es dazu, Werbekampagnen zu personalisieren und Strategien zu definieren.

Zur Umsetzung eines solchen Trainings werden Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch verwendet.

• TensorFlow ist eine Bibliothek von Google zum Aufbau und Training künstlicher neuronaler Netze.
• PyTorch ist eine Open-Source-Bibliothek von Facebook. Dies bietet das Potenzial für die Erstellung und das Training neuronaler Netze.

Beide Bibliotheken stellen Werkzeuge für die Modellbildung, das Lernmanagement und die Ergebnisanalyse bereit. Sie verfügen außerdem über eine Benutzergemeinschaft und Lernressourcen.

Anwendung neuronaler Netze

Aufgrund der Fähigkeit, Daten zu erkennen und zu verarbeiten, finden neuronale Netze in weiten Bereichen Anwendung. Ein gängiges Beispiel wären Mustererkennung und Klassifizierungen. Wird in der Medizin zur Diagnose von Krankheiten, in der Automobilindustrie zur Erkennung von Objekten im Straßenverkehr und in anderen Bereichen eingesetzt.

Ein weiterer Bereich, in dem neuronale Netze beeindruckende Leistungen zeigen, ist die Ton- und Sprachverarbeitung. Neuronale Netze werden zur Spracherkennung und Audio-in-Text-Konvertierung verwendet. All dies macht sie für anspruchsvolle Aufgaben nützlich, von der Transkription von Sprache bis hin zur Entwicklung von Sprachassistenten und Geräten für Menschen mit Hörbehinderungen.

Ein weiteres Beispiel für die Anwendung neuronaler Netze ist die Textverarbeitung und natürliche Sprache. Neuronale Netze werden zur automatischen Übersetzung, Klassifizierung und Zusammenfassung von Texten eingesetzt. Und auch zur Analyse des Tons von Texten, was nützlich ist, um den Ruf einer Marke in sozialen Netzwerken und anderen Plattformen zu verfolgen.

Die Bild- und Videoverarbeitung ist ein weiterer Bereich, in dem neuronale Netze häufig eingesetzt werden. Mithilfe neuronaler Netze werden Objekte in Bildern erkannt, Grenzen und Texturen bestimmt. Und auch um Filter und Effekte in Echtzeit zu erstellen. Bei der Videoproduktion werden neuronale Netze zur Erstellung von Spezialeffekten und Animationen eingesetzt.

Schließlich sind Robotik und Fabrikautomation Bereiche, in denen neuronale Netze häufiger eingesetzt werden. Neuronale Netze werden verwendet, um Roboter zu trainieren und autonome Systeme zu schaffen. All dies ermöglicht es ihnen, komplexe Aufgaben wie Objekterkennung, Navigation und Manipulatorsteuerung auszuführen. Darüber hinaus werden neuronale Netze zur Produktionsoptimierung und Steuerung von Produktionsabläufen eingesetzt, was Zeit und Kosten reduziert.

AWS und neuronale Netze

Amazon Web Services (AWS) ist eine Cloud-Plattform, die Dienste zum Speichern, Verarbeiten und Analysieren von Daten bereitstellt, einschließlich Deep-Learning-Dienste. Die AWS-Cloud-Architektur ermöglicht Entwicklern und Forschern den schnellen Aufbau, die Bereitstellung und die Skalierung von Trainingsressourcen für neuronale Netze.

AWS bietet Deep-Learning-Dienste, darunter Amazon SageMaker, Amazon Elastic Inference und Amazon EC2.

• Amazon SageMaker ist ein verwalteter Dienst für maschinelles Lernen, der Tools zum Trainieren, Optimieren, Debuggen und Bereitstellen neuronaler Netze bereitstellt.
• Amazon Elastic Inference ist ein Dienst, der das Training neuronaler Netzwerke mithilfe von GPU-Inferenz beschleunigt, ohne dass Sie eigene GPUs kaufen müssen.
• Bei Amazon EC2 handelt es sich um die Rechenressourcen in der Cloud, die zum Trainieren neuronaler Netze verwendet werden.

Um neuronale Netzwerk-Trainingsinstanzen auf AWS auszuführen und zu konfigurieren, wählen Sie einen Instanztyp, ein Betriebssystem und eine Software aus. Die Wahl des Instanztyps hängt von der erforderlichen Leistung und Verfügbarkeit der Ressourcen ab. Die Auswahl des Betriebssystems und der Software richtet sich nach den Anforderungen der Anwendung und des Trainings neuronaler Netze.

Zu den praktischen Anwendungsfällen für Lerndienste auf AWS gehören Spracherkennung, Bildklassifizierung und Textanalyse. Zum Beispiel:

• Amazon Rekognition ist ein Dienst, der Objekte, Gesichter und Text in Bildern und Videos erkennt.
• Amazon Comprehend ist ein Textanalysedienst, der Schlüsselphrasen, Themen und Entitäten aus Texten extrahiert.
• AWS stellt eine Bibliothek, TensorFlow, zur Verfügung, die zum Entwickeln und Trainieren benutzerdefinierter Modelle für maschinelles Lernen verwendet wird.

Abschluss

Neuronale Netze sind Werkzeuge im Bereich des maschinellen Lernens und werden in Bereichen wie Bildverarbeitung, Spracherkennung, Textverarbeitung eingesetzt. Neuronale Netze können sowohl mit als auch ohne Lehrer sowie mithilfe von Reinforcement Learning trainiert werden. Trainingsprobleme bleiben Übertraining und Untertraining.

Deep Learning ist eine Art neuronales Netzwerktraining. In dem das Training von Mehrschichtarchitekturen stattfindet. Es löst komplexe Probleme und wird in Bereichen wie der Ton- und Sprachverarbeitung, der Verarbeitung von Texten und natürlicher Sprache sowie in der Robotik und Fabrikautomation eingesetzt.

Darüber hinaus sind Dienste wie AWS, TensorFlow und PyTorch auf dem Markt. Solche Dienste können Instanzen zum Training neuronaler Netze starten und konfigurieren. Diese Dienste bieten auch praktische Beispiele für Deep-Learning-Anwendungen in beliebten Bereichen.

In Zukunft werden sich neuronale Netze weiterentwickeln und neue Anwendungen in den Bereichen finden. Die Entwicklung von Deep-Learning-Technologien wird zur Schaffung gefragter Systeme beitragen. Sowie die Beschleunigung und Automatisierung von Prozessen in der Industrie und im öffentlichen Leben.

FAQ

F: Was ist ein neuronales Netzwerk?

A: Ein neuronales Netzwerk ist ein Computermodell, das die Funktionsweise von Neuronen im menschlichen Gehirn nachahmt. Es besteht aus vielen miteinander verbundenen künstlichen Neuronen. Die Eingabedaten verarbeiten und Ausgabedaten generieren.

F: Wofür werden neuronale Netze verwendet?

A: Neuronale Netze werden zur Lösung der folgenden Probleme eingesetzt. Zum Beispiel: Mustererkennung; Datenklassifizierung; Ton- und Sprachverarbeitung; Text- und natürliche Sprachverarbeitung; Bild- und Videoverarbeitung; Robotik und Automatisierung der Produktion.

F: Wie funktioniert das Training neuronaler Netze?

A: Neuronale Netze werden trainiert, indem ein Datensatz an den Eingang übermittelt wird. Und dann passen wir die Gewichte der Neuronen an, während wir mit diesen Daten arbeiten. Ziel der Schulung ist es, ein Minimum an Fehlern bei der Arbeit mit Daten zu erreichen.

F: Welche Programmiersprachen werden für die Arbeit mit neuronalen Netzen verwendet?

A: Um mit neuronalen Netzen zu arbeiten, werden beispielsweise folgende Programmiersprachen verwendet: Python, Java, C++, Matlab und andere.

F: Wie hilft AWS bei neuronalen Netzen?

A: AWS bietet neuronale Netzwerkdienste an, darunter: Amazon SageMaker, AWS Deep Learning AMIs, Amazon Rekognition, Amazon Transcribe, Amazon Polly. Diese Dienste können Trainingsinstanzen für neuronale Netze starten und konfigurieren. Und nutzen Sie auch vorgefertigte Modelle für die Datenverarbeitung.

Lesen dieses Artikels:

• Neuronales Netzwerk zum Schreiben von Artikeln: eine neue Ära des Content-Marketings
• Rekursive neuronale Netze

Danke fürs Lesen: ✔️ SEO HELPER | NICOLA.TOP