Was ist ein adaptives neuronales Netzwerk?
Ein adaptives neuronales Netzwerk ist ein System, das Informationen verarbeitet und bei Bedarf Anpassungen am Netzwerk vornimmt. Solche Netzwerke finden sich in Computersystemen oder in organischen Lebensformen. Sie werden zur Interpretation großer Mengen komplexer Informationen verwendet und sind die Grundlage für moderne Technologien der künstlichen Intelligenz.
Ein künstliches adaptives neuronales Netzwerk, auch künstliches neuronales Netzwerk genannt, ist den natürlich vorkommenden neuronalen Netzwerken im Gehirn von Menschen und Tieren nachempfunden. Sie arbeiten mit einer Reihe von Informationssammelsensoren - den Neuronen -, die von einer Zentraleinheit interpretiert werden. Diese Verbindungen können die Art und Weise ändern, in der sie mit der Zentraleinheit interagieren, basierend auf ihrer eigenen Bewertung, wie ihre Funktionen am effizientesten ausgeführt werden können.
Es gibt zwei Hauptwege, auf die ein adaptives neuronales Netzwerk "lernt": überwachtes Lernen und unbeaufsichtigtes Lernen. Das überwachte Lernen erfordert ein menschliches Gegenstück, das das Netzwerk in der Interpretation und Interaktion mit verschiedenen Eingaben unterweist. Der Zweck dieses Lernstils besteht darin, sicherzustellen, dass die Methoden, mit denen das adaptive neuronale Netzwerk Informationen verarbeitet, fehlerfrei sind, und die gewünschten Aktionen des Netzwerks zu verstärken.
Nicht überwachtes Lernen setzt voraus, dass die Zentraleinheit mit ihrer Umgebung interagiert und ihre eigenen Entscheidungen darüber trifft, wie sie auf der Grundlage ihrer ursprünglichen Programmierung arbeiten soll. Zu diesem Zweck werden die empfangenen Informationen organisiert und reorganisiert und Vorhersagen darüber getroffen, wie sich die Änderung dieser Daten auswirken könnte. Ein Netzwerk kann entweder online oder offline lernen. Online-Lernen bedeutet, dass das Netzwerk lernt, während es gleichzeitig Aufgaben ausführt. Beim Offline-Lernen muss das Netzwerk unabhängig vom Handeln lernen.
Derzeit gibt es vier Hauptaufgaben, die von adaptiven neuronalen Netzen ausgeführt werden. Sie alle befassen sich mit der Verarbeitung und Interpretation von Mustern. Erstens gibt es Clustering, bei dem das Netzwerk eine Reihe von Mustern untersucht und verwandte Muster in Cluster gruppiert.
Eine zweite Aufgabe, die ein adaptives neuronales Netzwerk ausführen kann, ist das Erkennen und Interpretieren eines Musters, wie beispielsweise geschriebene oder gesprochene Wörter. Dabei kann es versuchen, völlig unbekannte Muster auf der Grundlage seines Verständnisses verwandter Muster zu verstehen. Das Schätzen des Werts einer Funktion ist die dritte Hauptaufgabe und wird häufig in der Wissenschaft oder im Ingenieurwesen verwendet. Die vierte Hauptaufgabe, die ein adaptives neuronales Netzwerk ausführen kann, besteht darin, Vorhersagen darüber zu treffen, was in Zukunft passieren wird, wenn Änderungen an bestimmten Datenmodellen vorgenommen werden.
Ein künstliches neuronales Netzwerk ist eine Form der künstlichen Intelligenz, deren modernste Anwendungen fortschrittliche Robotertechnologie beinhalten. Es wird häufiger von Datenanalysten verwendet, da ihre Aufgaben darin bestehen, große Informationsmengen zu interpretieren und zu sortieren. Ein künstliches neuronales Netzwerk kann einer Analystin dabei helfen, ihre Daten zu organisieren, Nachforschungen anzustellen und mögliche Änderungen an den Produkten und Dienstleistungen ihres Unternehmens zu testen. Mit fortschreitender Technologie werden Anwendungen neuronaler Netze immer häufiger.