Neuronales Netz (NN)

Ein neuronales Netzwerk (NN) ist ein Rechenmodell, das den Kern der künstlichen Intelligenz (KI) bildet und dazu dient, Muster zu erkennen, sensorische Daten zu interpretieren und Informationen zu clustern. Inspiriert von der biologischen Struktur des menschlichen Gehirns bestehen diese Netzwerke aus miteinander verbundenen Knotenpunkten oder „Neuronen“, die in Schichten organisiert sind. Während ein biologisches Gehirn chemische Signale zur Kommunikation über Synapsen verwendet, nutzt ein digitales neuronales Netzwerk mathematische Operationen zur Übertragung von Informationen. Diese Systeme sind die grundlegende Technologie hinter dem modernen maschinellen Lernen (ML) und ermöglichen es Computern, komplexe Probleme wie die Erkennung von Gesichtern, die Übersetzung von Sprachen und das Fahren autonomer Fahrzeuge zu lösen, ohne dass sie für jede einzelne Regel explizit programmiert werden müssen.

Neuronale Netze vs. Deep Learning

Obwohl die Begriffe oft synonym verwendet werden, ist es wichtig, zwischen einem einfachen neuronalen Netzwerk und Deep Learning (DL) zu unterscheiden. Der Hauptunterschied liegt in der Tiefe und Komplexität. Ein standardmäßiges oder „flaches” neuronales Netzwerk kann nur eine oder zwei versteckte Schichten zwischen Eingabe und Ausgabe haben. Im Gegensatz dazu umfasst Deep Learning „tiefe” neuronale Netze mit Dutzenden oder sogar Hunderten von Schichten. Diese Tiefe ermöglicht eine automatische Merkmalsextraktion, wodurch das Modell hierarchische Muster verstehen kann – einfache Kanten werden zu Formen und Formen zu erkennbaren Objekten. Für einen tieferen technischen Einblick erklärt MIT News Deep Learning und seine Entwicklung aus einfachen Netzen.

Wie neuronale Netze lernen

Der Prozess des „Lernens” in einem neuronalen Netzwerk umfasst die Anpassung der internen Parameter, um Fehler zu minimieren. Daten werden über eine Eingabeschicht eingegeben, durchlaufen eine oder mehrere versteckte Schichten, in denen Berechnungen stattfinden, und werden über eine Ausgabeschicht als Vorhersage ausgegeben.

• Weights and Biases: Jede Verbindung zwischen Neuronen hat ein „Gewicht”, das die Stärke des Signals bestimmt. Während des Trainings passt das Netzwerk diese Gewichte auf der Grundlage der Trainingsdaten an.
• Aktivierungsfunktionen: Um zu entscheiden, ob ein Neuron „feuern” oder aktivieren soll, verwendet das Netzwerk eine Aktivierungsfunktion wie ReLU oder Sigmoid. Dies führt zu Nichtlinearität, wodurch das Netzwerk komplexe Grenzen lernen kann.
• Backpropagation: Wenn das Netzwerk eine Vorhersage trifft, vergleicht es das Ergebnis mit der tatsächlich richtigen Antwort. Wenn ein Fehler vorliegt, sendet ein Algorithmus namens Backpropagation ein Signal rückwärts durch das Netzwerk, um die Gewichte fein abzustimmen und so die Genauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.
• Optimierung: Algorithmen wie Stochastic Gradient Descent (SGD) helfen dabei, die optimale Gewichtung zu finden, um die Verlustfunktion zu minimieren. Weitere Informationen zu Optimierungsalgorithmen auf AWS finden Sie hier.

Anwendungsfälle in der Praxis

Neuronale Netze sind die Motoren hinter vielen Technologien, die die moderne Ära prägen.

1. Computer Vision: Im Bereich der Computer Vision (CV) werden spezielle Netzwerke, sogenannte Convolutional Neural Networks (CNNs), zur Analyse visueller Daten eingesetzt. Fortschrittliche Modelle wie Ultralytics nutzen Deep-Neural-Network-Architekturen für die Objekterkennung in Echtzeit. Diese Systeme sind von entscheidender Bedeutung für die KI in der Landwirtschaft, wo sie den Zustand der Pflanzen überwachen, sowie in Sicherheitssystemen zur Erkennung von Anomalien.
2. Natürliche Sprachverarbeitung: Bei Aufgaben, die mit Text zu tun haben, haben Architekturen wie rezessive neuronale Netze (RNNs) und Transformatoren die Art und Weise revolutioniert, wie Maschinen die menschliche Sprache verstehen. Diese Netzwerke sind die Grundlage für maschinelle Übersetzungstools und virtuelle Assistenten. Die Auswirkungen dieser Technologien lassen sich im Bereich der KI im Gesundheitswesen beobachten, wo sie bei der Transkription von medizinischen Notizen und der Analyse von Patientenakten helfen.
3. Predictive Analytics: Unternehmen nutzen neuronale Netze für Zeitreihenanalysen, um Aktienkurse oder den Lagerbedarf zu prognostizieren. IBM bietet einen hervorragenden Überblick über neuronale Netze in der Geschäftsanalytik.

Praktische Umsetzung

Moderne Softwarebibliotheken ermöglichen den Einsatz neuronaler Netze, ohne dass die mathematischen Operationen von Grund auf neu geschrieben werden müssen. Tools wie das Ultralytics ermöglichen es Benutzern, diese Netzwerke einfach mit benutzerdefinierten Datensätzen zu trainieren. Der folgende Python zeigt, wie ein vortrainiertes neuronales Netzwerk (insbesondere das hochmoderne YOLO26-Modell) geladen und eine Inferenz für ein Bild mit dem ultralytics Paket.

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO26 neural network model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Run inference on an image to detect objects
# The model processes the image through its layers to predict bounding boxes
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Display the results
results[0].show()

Herausforderungen und Überlegungen

Neuronale Netze sind zwar leistungsstark, bringen jedoch auch spezifische Herausforderungen mit sich. Sie erfordern in der Regel große Mengen an gekennzeichneten Daten für das überwachte Lernen. Ohne ausreichende Datenvielfalt neigt ein Netzwerk zu Überanpassung, wobei es sich die Trainingsbeispiele einprägt, anstatt zu lernen, zu verallgemeinern. Darüber hinaus werden tiefe neuronale Netze oft als „Black Boxes” bezeichnet, da es schwierig sein kann, genau zu interpretieren, wie sie zu einer bestimmten Entscheidung gelangt sind, was zu Forschungen im Bereich der erklärbaren KI (XAI) geführt hat. Organisationen wie die IEEE Standards Association arbeiten aktiv an Standards, um sicherzustellen, dass diese leistungsstarken Netze ethisch und sicher eingesetzt werden.