NNs sind vom Gehirn inspirierte Computermodelle, die beim maschinellen Lernen zum Erkennen von Mustern und Treffen von Entscheidungen verwendet werden.
Neuronale Netzwerke (NN) sind Computermodelle, die von der vernetzten Neuronenstruktur des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Sie bilden die Grundlage vieler heutiger Algorithmen des maschinellen Lernens und ermöglichen es Computern, Muster zu erkennen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Neural network erklärt
Ein neuronales Netzwerk besteht aus einer Reihe von Algorithmen, die Muster und Beziehungen in Daten erkennen. Dabei wird die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachgeahmt. Sehen wir uns das Ganze einmal genauer an:
Im Kern besteht ein neuronales Netzwerk aus Neuronen, den grundlegenden Einheiten ähnlich den Gehirnzellen. Diese Neuronen empfangen Eingaben, verarbeiten sie und erzeugen eine Ausgabe. Sie sind in verschiedene Schichten unterteilt: eine Eingabeschicht , die die Daten empfängt, mehrere verborgene Schichten , die diese Daten verarbeiten, und eine Ausgabeschicht , die die endgültige Entscheidung oder Vorhersage liefert.
Die anpassbaren Parameter in diesen Neuronen heißen Gewichte und Biase. Während das Netzwerk lernt, werden diese Gewichte und Biase angepasst, wodurch die Stärke der Eingangssignale bestimmt wird. Dieser Anpassungsprozess ist vergleichbar mit der sich entwickelnden Wissensbasis des Netzwerks.
Bevor das Training beginnt, werden bestimmte Einstellungen, sogenannte Hyperparameter, optimiert. Diese bestimmen Faktoren wie die Lerngeschwindigkeit und die Dauer des Trainings. Sie sind vergleichbar mit der Einrichtung einer Maschine für optimale Leistung.
Während der Trainingsphase werden dem Netzwerk Daten präsentiert, es trifft eine Vorhersage auf Grundlage seines aktuellen Wissens (Gewichte und Bias) und bewertet dann die Genauigkeit seiner Vorhersage. Diese Bewertung erfolgt mithilfe einer Verlustfunktion , die als Punktezähler des Netzwerks fungiert. Nachdem eine Vorhersage getroffen wurde, berechnet die Verlustfunktion, wie weit die Vorhersage vom tatsächlichen Ergebnis abwich, und das Hauptziel des Trainings besteht darin, diesen „Verlust“ bzw. Fehler zu minimieren.
Backpropagation spielt in diesem Lernprozess eine entscheidende Rolle. Sobald der Fehler oder Verlust ermittelt ist, hilft Backpropagation dabei, die Gewichte und Verzerrungen anzupassen, um diesen Fehler zu reduzieren. Es fungiert als Rückkopplungsmechanismus, der identifiziert, welche Neuronen am meisten zum Fehler beigetragen haben, und diese für bessere zukünftige Vorhersagen verfeinert.
Um die Gewichte und Verzerrungen effizient anzupassen, werden Techniken wie „Gradientenabstieg“ eingesetzt. Stellen Sie sich vor, Sie navigieren durch hügeliges Gelände und Ihr Ziel ist es, den tiefsten Punkt zu finden. Der Weg, den Sie nehmen und der immer zu einem tieferen Punkt führt, wird durch den Gradientenabstieg geleitet.
Ein wesentlicher Bestandteil neuronaler Netze ist schließlich die Aktivierungsfunktion. Diese Funktion entscheidet auf Grundlage der gewichteten Summe seiner Eingaben und eines Bias, ob ein Neuron aktiviert werden soll.
Um den gesamten Prozess zu visualisieren, denken Sie an ein neuronales Netzwerk, das darauf trainiert ist, handgeschriebene Zahlen zu erkennen. Die Eingabeebene empfängt das Bild einer handgeschriebenen Ziffer, verarbeitet das Bild durch ihre Ebenen, trifft Vorhersagen und verfeinert ihr Wissen, bis sie die Zahl sicher identifizieren kann.
Wofür werden Neural network verwendet?
Neural network haben ein breites Anwendungsspektrum, beispielsweise:
- Bilderkennung. Plattformen wie Facebook nutzen neuronale Netzwerke für Aufgaben wie das Taggen von Fotos. Durch die Analyse von Millionen von Bildern können diese Netzwerke Einzelpersonen auf Fotos mit bemerkenswerter Genauigkeit identifizieren und taggen.
- Spracherkennung. Virtuelle Assistenten wie Siri und Alexa nutzen neuronale Netzwerke, um Sprachbefehle zu verstehen und zu verarbeiten. Durch Training mit riesigen Datensätzen menschlicher Sprache in verschiedenen Sprachen, mit unterschiedlichem Akzent und Dialekt können sie Benutzeranfragen in Echtzeit verstehen und beantworten.
- Medizinische Diagnose. Im Gesundheitssektor revolutionieren neural network die Diagnostik. Durch die Analyse medizinischer Bilder können sie Anomalien, Tumore oder Krankheiten erkennen, oft mit größerer Genauigkeit als menschliche Experten. Dies ist besonders wertvoll bei der Früherkennung von Krankheiten und kann möglicherweise Leben retten.
- Finanzprognosen. neural network analysieren riesige Mengen an Finanzdaten, von Aktienkursen bis hin zu globalen Wirtschaftsindikatoren, um Marktbewegungen vorherzusagen und Anlegern zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.
Neuronale Netzwerke sind zwar leistungsstark, aber keine Universallösung. Ihre Stärke liegt in der Bewältigung komplexer Aufgaben, die große Datensätze umfassen und Mustererkennung oder Vorhersagefähigkeiten erfordern. Für einfachere Aufgaben oder Probleme mit begrenzten Daten sind jedoch möglicherweise traditionelle Algorithmen besser geeignet. Wenn Sie beispielsweise eine kleine Liste von Zahlen sortieren oder nach einem bestimmten Element in einer kurzen Liste suchen, wäre ein einfacher Algorithmus effizienter und schneller als die Einrichtung eines neuronalen Netzwerks.
Arten neuronaler Netze
Es gibt verschiedene Arten neuronaler Netzwerke, die für bestimmte Aufgaben und Anwendungen entwickelt wurden, wie zum Beispiel:
- Feedforward-Neuralnetze. Der einfachste Typ, bei dem sich Informationen nur in eine Richtung bewegen.
- Rekurrierende neural network (RNN) . Sie verfügen über Schleifen, um die Informationsbeständigkeit zu gewährleisten.
- Convolutional Neural Networks (CNN) . Wird hauptsächlich für Bilderkennungsaufgaben verwendet.
- Neuronale Netzwerke mit radialer Basisfunktion. Wird für Funktionsapproximationsprobleme verwendet.
Was sind die Vorteile neuronaler Netzwerke?
- Anpassungsfähigkeit. Sie können lernen und unabhängige Entscheidungen treffen.
- Parallele Verarbeitung. Große Netzwerke können mehrere Eingaben gleichzeitig verarbeiten.
- Fehlertoleranz. Selbst wenn ein Teil des Netzwerks ausfällt, kann das gesamte Netzwerk weiterhin funktionieren.
Was sind die Einschränkungen neuronaler Netzwerke?
- Datenabhängigkeit. Sie benötigen eine große Datenmenge, um effektiv zu funktionieren.
- Undurchsichtige Natur. Oft als „Black Boxes“ bezeichnet, da es schwierig ist zu verstehen, wie sie zu bestimmten Entscheidungen führen.
- Überanpassung. Manchmal merken sie sich Daten, anstatt daraus zu lernen.
neural network vs. Deep Learning
Obwohl alle Deep-Learning-Modelle neuronale Netzwerke sind, sind nicht alle neuronalen Netzwerke Deep Learning. Deep Learning bezieht sich auf neuronale Netzwerke mit drei oder mehr Schichten. Diese neuronalen Netzwerke versuchen, das Verhalten des menschlichen Gehirns zu simulieren, sodass es aus großen Datenmengen „lernen“ kann. Während ein neuronales Netzwerk mit einer einzigen Schicht ungefähre Vorhersagen treffen kann, können zusätzliche versteckte Schichten helfen, die Genauigkeit zu verbessern. Lesen Sie unseren Leitfaden zu Deep Learning vs. maschinellem Lernen in einem separaten Artikel.
Ein Leitfaden für Anfänger zum Aufbau eines neuronalen Netzwerkprojekts
Vor Jahren belegte ich einen Deep-Learning-Kurs und machte meine ersten Erfahrungen mit neuronalen Netzwerken. Ich lernte, wie ich mit nur wenigen Codezeilen meinen eigenen Bildklassifizierer bauen konnte, und war erstaunt, wie präzise diese Algorithmen Bilder klassifizieren konnten.
Heutzutage hat sich das geändert und es ist für Anfänger viel einfacher geworden, hochmoderne Modelle für tiefe neuronale Netzwerke mithilfe von Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch zu erstellen . Sie brauchen keinen Doktortitel mehr, um leistungsstarke KI zu erstellen.
Hier sind die Schritte zum Erstellen eines einfachen Convolutional Neural Network zur Klassifizierung von Katzen- und Hundefotos:
- Holen Sie sich einen beschrifteten Datensatz mit Katzen- und Hundebildern von Kaggle.
- Verwenden Sie Keras als Deep-Learning-Framework. Ich glaube, es ist für Anfänger leichter zu verstehen als PyTorch.
- Importieren Sie Keras, Scikit-Learn und Datenvisualisierungsbibliotheken wie Matplotlib.
- Laden und verarbeiten Sie die Bilder vorab mit den Keras-Dienstprogrammen.
- Visualisieren Sie die Daten – Bilder, Beschriftungen, Verteilungen.
- Erweitern Sie die Daten durch Größenänderung, Drehen, Spiegeln usw.
- Erstellen Sie eine Convolutional Neural Network (CNN)-Architektur in Keras. Beginnen Sie einfach.
- Kompilieren Sie das Modell, indem Sie die Verlustfunktion, den Optimierer und die zu überwachenden Metriken festlegen.
- Trainieren Sie das Modell über mehrere Iterationen (Epochen), damit es zu den Daten passt.
- Bewerten Sie die Modellgenauigkeit anhand eines Testsatzes.
- Verwenden Sie bei Bedarf vortrainierte Modelle wie ResNet oder fügen Sie Ebenen hinzu, um die Genauigkeit zu verbessern.
- Speichern und exportieren Sie das trainierte Keras-Modell.
Hochwertige Frameworks wie TorchVision, Transformers und TensorFlow haben das Erstellen von Bildklassifizierern selbst für Anfänger vereinfacht. Mit nur einem kleinen beschrifteten Datensatz und Google Colab können Sie mit dem Erstellen von KI-Computervisionsanwendungen beginnen quentin tarantino movies.
Möchten Sie mehr über KI und maschinelles Lernen erfahren? Schauen Sie sich die folgenden Ressourcen an:
- Einführung in Deep Learning im Python-Kurs
- Einführung in das Tutorial „Deep Neural Networks“
- ChatGPT-Kurs lernen
- Was ist maschinelles Lernen?
Häufig gestellte Fragen
Durch einen Prozess namens Backpropagation und iterative Optimierungstechniken wie Gradientenabstieg.
Sie sind ein wesentlicher Teil der Zukunft der KI, aber nicht die einzige Komponente. Auch andere Techniken und Algorithmen sind von entscheidender Bedeutung.
Weil sie von der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind, insbesondere von der Vernetzung der Neuronen.
Nein, sie treffen Entscheidungen auf der Grundlage der Daten, mit denen sie trainiert wurden, und der Muster, die sie erkannt haben.