Was sind neuronale Netze?

Neuronale Netze sind mathematische Modelle, die auf der Analogie der Organisation und Funktionsweise von Nervenzellennetzen in einem lebenden Organismus beruhen. Sie sind unübertroffen, wenn es darum geht, die richtige Entscheidungsvariante und Reaktionsschnelligkeit bei der Lösung komplexer kreativer Aufgaben zu finden. Neuronale Netze wurden bereits erfolgreich für Vorhersagen, die Auswahl von Lösungen, die Mustererkennung und die Informationsanalyse eingesetzt. Sie verfügen über einzigartige Fähigkeiten, selbst zu lernen und aus ihren eigenen Fehlern zu lernen.

Anwendungsbereiche

Medizin
Bei der Verarbeitung von Testergebnissen, Fotos mit Krankheitsanzeichen und anderen Patientendaten vertraut man auf intelligente Algorithmen. Künstliche Intelligenz sendet Informationen an den behandelnden Arzt, wenn die Krankheit erkannt wird.

Art
Neuronale Netze sind in der Lage, Gemälde, Bücher und Musik zu erstellen und berühmte Autoren zu imitieren. Alles, was es braucht, ist die richtige Menge an Rohdaten, um die Aufgabe zu erfüllen.

Suchmaschine
Suchalgorithmen analysieren die Informationen einer Webseite, erkennen die Art des Inhalts und den Inhalt und vergleichen ihn mit einer Text- oder Bildanfrage.

Navigieren
Wenn sie mit dem Internet verbunden sind, überwachen neuronale Netze die Verkehrsüberlastung und schlagen die beste Route vor.

Landwirtschaft
Ein System, das Unkraut von Kulturpflanzen unterscheidet, kann auf Erntemaschinen installiert werden, um eine qualitativ hochwertige Ernte zu erzielen.

Meteorologie
Wetterradare übermitteln Daten an neuronale Netze, die nach Analyse der Niederschlagsmuster Wettervorhersagen für die kommenden Stunden erstellen.

Sicherheitssysteme
Der Algorithmus des neuronalen Netzes wird bei der Entwicklung von Kameras zur Gesichtserkennung eingesetzt. Die Überwachung der Unternehmenssysteme ermöglicht eine rechtzeitige Reaktion auf unbefugte Zugriffe, das Einschleusen von Viren, DDoS-Angriffe usw.

Wie neuronale Netze funktionieren

Ein trainiertes System besteht aus mehreren Neuronen, die für die Verarbeitung von Informationen unter strikter Einhaltung der einzelnen Regeln zuständig sind, die für jede Komponente separat festgelegt werden. Während der Verarbeitung einer großen Anzahl externer Faktoren berechnen neuronale Netze das Ausmaß ihres Einflusses auf das Endergebnis, was es ermöglicht, die optimale Lösung für die gegebene Frage zu finden.

Vorteile der neuronalen Netze
Die wichtigsten Vorteile von neuronalen Netzen sind:

• Die Fähigkeit, selbst zu lernen;
• Anspruchslosigkeit in Bezug auf die Instandhaltung;
• Erkennen von wichtigen Informationen;
• Selbstanpassung an neue Bedingungen;
• Parallele Berechnungsmethode, die den Zeitaufwand für die Erstellung der Ergebnisse reduziert.

Neuronale Netze in der Wirtschaft

Die Algorithmen reagieren sofort, wenn sie Daten erhalten, die auf die Notwendigkeit einer Änderung der Preispolitik, der Senkung der Transportkosten, der Optimierung der Produktion usw. hinweisen.

Die Analyse des Kundenverhaltens ermöglicht es neuronalen Netzen, ein personalisiertes Angebot zu erstellen.

Dank der Fähigkeit, Text- und Sprachanrufe von Kunden zu verarbeiten, können neuronale Netze Standardfragen schnell und fehlerfrei beantworten und so die Berater entlasten.

Neuronale Netze geben nicht vor, den Menschen zu ersetzen, aber sie helfen ihm erheblich dabei, die richtigen Lösungen zu finden und beeindruckende Mengen an Informationen zu analysieren.