Was ist ein neuronales Netz?

Neuronale Netze sind ein Teilbereich des Machine Learning, bei dem versucht wird, die Struktur und Funktionsweise eines biologischen Gehirns nachzubilden. Neuronale Netze werden manchmal auch als künstliche neuronale Netze (Artificial Neural Networks, ANNs) bezeichnet und bestehen aus miteinander verbundenen Knoten oder künstlichen Neuronen in mehreren Schichten und mit gewichteten Verbindungen, die Daten übermitteln und verarbeiten. Mehrschichtige neuronale Netze bilden das Fundament für Deep-Learning-Algorithmen.

Neuronale Netze lernen Muster und Beziehungen aus Trainingsdaten. Sie können sich fortlaufend anpassen und verbessern und das gelernte Wissen anwenden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Mit ihrer Fähigkeit, aussagekräftige Informationen aus komplexen Daten zu extrahieren und Probleme zu lösen, unterscheiden sie sich von herkömmlichen Algorithmen.

Neuronale Netze verwenden einen Prozess, den man Vorwärtspropagation nennt. In einer vom menschlichen Gehirn inspirierten Architektur werden Eingabedaten Schicht für Schicht durch das Netzwerk geleitet, um eine Ausgabe zu generieren. Die neuronalen Netze enthalten Schichten von Knoten, bei denen es sich um Sätze mit definierten Eingaben, Gewichtungen und Funktionen handelt. Jedes Neuron in einer Schicht erhält Eingaben aus der vorherigen Schicht, wendet eine Gewichtung auf die Eingaben an und übergibt die gewichtete Summe über eine Aktivierungsfunktion. Die Ausgabe der Aktivierungsfunktion wird dann als Eingabe für die nächste Schicht verwendet.

Beim Training passt das Netzwerk die Gewichtungen an, um die Differenz zwischen erwarteten und tatsächlichen Ausgaben zu minimieren. Dieser auch als „Backpropagation“ bezeichnete Prozess verwendet Optimierungsalgorithmen, um die Gewichtungen zu aktualisieren und die Leistung des Netzwerks zu verbessern. Durch Versuch und Irrtum lernt das Netzwerk aus seinen Fehlern und verbessert seine Genauigkeit im Lauf der Zeit. Irgendwann kann das neuronale Netz exakte Vorhersagen zu Daten treffen, die es noch nie gesehen hat.

Ein einfaches neuronales Netz besteht aus miteinander verbundenen Neuronen in drei Schichten:

• Eingabeschicht: Die Eingabeschicht ist der Einstiegspunkt für Informationen in das neuronale Netz. Die Eingabeknoten verarbeiten und analysieren die Daten und leiten sie an die nächste Schicht weiter.
• Verdeckte Schicht: Verdeckte Schichten erhalten Eingaben von der Eingabeschicht oder von anderen verdeckten Schichten. Sie analysieren und verarbeiten die Ausgabe der vorherigen Schicht und leiten sie an die nächste Schicht weiter.
• Ausgabeschicht: Die Ausgabeschicht produziert das Endergebnis und kann einen einzigen oder mehrere Knoten enthalten.

Große Deep-Learning-Netzwerke bestehen aus vielen verdeckten Schichten mit Millionen von miteinander verbundenen Neuronen.

Verschiedene Arten von neuronalen Netzen werden eingesetzt, um unterschiedliche Probleme zu lösen. Sie werden meistens daran unterschieden, wie die Daten vom Eingabe- zum Ausgabeknoten fließen. Einige der häufigsten Arten von neuronalen Netzen:

• Neuronale Feedforward-Netze
  In der einfachsten Variante bestehen diese Netze aus einer Eingabe-, einer verdeckten und einer Ausgabeschicht. Die Informationen fließen nur in einer Richtung: vom Eingabe- zum Ausgabeknoten. Neuronale Feedforward-Netze verwenden einen Feedback-Prozess, um ihre Vorhersagen mit der Zeit zu verbessern und werden oft für Aufgaben wie Klassifizierung und Regression und in Technologien wie Bildverarbeitung, natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) und Gesichtserkennung eingesetzt.
• Konvolutionsnetze (Convolutional Neural Networks, CNNs)
  CNNs sind besonders hilfreich für Bild- und Videoerkennung, Klassifizierung und Analyse. Sie bestehen aus einer Vielzahl von Konvolutionsschichten, die als Filter dienen, um lokale Muster und hierarchische Strukturen in Daten zu erkennen.
• Dekonvolutionsnetze (Deconvolutional Neural Networks, DNNs)
  Dekonvolutionsnetze werden hauptsächlich für Bilderstellung und -Analyse eingesetzt und führen den CNN-Prozess in umgekehrter Richtung aus. Sie können verloren gegangene Merkmale oder Signale erkennen, die das CNN ursprünglich als irrelevant klassifiziert hat.
• Rekurrente neuronale Netze (Recurrent Neural Networks, RNNs)
  RNNs sind eine komplexere Variante neuronaler Netze, die zur sequenziellen Datenverarbeitung dient und oft für Zeitreihendaten eingesetzt wird, um Vorhersagen zu zukünftigen Ergebnissen zu treffen. Diese Netze verwenden Feedback-Verbindungen, die den Informationsfluss in Schleifen ermöglichen, um sich vergangene Eingaben zu merken und Sequenzen mit variabler Länge zu verarbeiten. Das selbstlernende System wird oft für Börsen- oder Umsatzprognosen oder für die Umwandlung von Text zu Sprache eingesetzt.
• Netze mit langem Kurzzeitgedächtnis (Long Short-Term Memory, LSTM)
  LSTM-Netze sind eine Unterart von RNNs, die langfristige Abhängigkeiten in sequenziellen Daten effektiv verarbeiten kann. Sie minimieren Probleme im Zusammenhang mit schwindenden Gradienten, die bei traditionellen RNNs oft auftreten, indem sie eine Speicherzelle hinzufügen, die Informationen langfristig speichern kann. LSTMs werden oft in Bereichen wie Gesten- und Spracherkennung oder Textvorhersage eingesetzt.

Neuronale Netze sind wichtig, weil sie Computer in die Lage versetzen, mit minimalen menschlichen Eingriffen praktische Probleme zu lösen und intelligente Entscheidungen zu treffen. Durch ihre Fähigkeit, komplexe unstrukturierte Daten zu verarbeiten, Fragen zu beantworten und exakte Vorhersagen zu treffen, sind sie für viele Fachbereiche und Branchen inzwischen unverzichtbar. Neuronale Netze haben weitreichende Auswirkungen, von Chatbots und autonomen Fahrzeugen bis hin zu Wissenschaft, Medizin, Finanzen, Landwirtschaft, Cybersicherheit und Produktempfehlungen.

Neuronale Netze können Verbindungen in Daten verallgemeinern und ableiten und sind damit unverzichtbar für Aufgaben wie natürliche Sprachverarbeitung und Standpunktanalysen. Sie können mehrere Eingaben verarbeiten, verschiedene Faktoren gleichzeitig berücksichtigen und Ausgaben liefern, die für Aktionen oder Vorhersagen genutzt werden. Außerdem können sie Muster hervorragend erkennen und komplexe Beziehungen und Muster in großen Datensätzen identifizieren. Diese Fähigkeit ist besonders hilfreich in Anwendungsbereichen wie Bild- und Spracherkennung. Neuronale Netze können Details auf Pixelebene oder akustische Merkmale analysieren, um Objekte zu identifizieren oder gesprochene Sprache zu verstehen.

Außerdem bieten neuronale Netze nichtlineare Mapping-Funktionen, mit denen herkömmliche Algorithmen oft Schwierigkeiten haben. Dank ihrer Fähigkeit, komplexe Interaktionen zwischen Variablen zu erfassen und abzubilden, eignen sie sich ideal für Aufgaben wie Finanzanalysen, prädiktive Modellierung und komplexe Systemsteuerungen.

Der offensichtlichste Vorteil von neuronalen Netzen ist die Möglichkeit, Probleme effizienter und andauernder zu lösen als Menschen (und einfachere analytische Modelle). Sie werden in ständig neuen Bereichen eingesetzt, in denen es immer schwierigere Probleme zu lösen gibt. Wir werden uns noch ausführlicher mit den Vorteilen für Endnutzer befassen, aber hier sind einige der allgemeinen, praktischen Vorteile neuronaler Netze:

• Verarbeitung komplexer Daten: Neuronale Netze können riesige, komplizierte Datensätze effektiv verarbeiten, daraus lernen und wertvolle Einblicke extrahieren, die mit herkömmlichen Methoden verborgen geblieben wären. Sie können anspruchsvolle Entscheidungen treffen, Muster erkennen und nichtlineare Zuordnungen vornehmen.
• Lern- und Anpassungsfähigkeit: Neuronale Netze lernen anhand von Daten und passen ihre Gewichtungen an, um ihre Leistung zu verbessern. Sie können sich an dynamische Umstände anpassen und sogar für bisher unbekannte Daten exakte Vorhersagen treffen.
• Parallelverarbeitung: Neuronale Netze können parallele Berechnungen vornehmen, um große Mengen an Daten effizient zu verarbeiten. Damit lässt sich das Training und die Ableitung beschleunigen.
• Robustheit gegenüber Rauschen und Fehlern: Neuronale Netze haben eine gewisse Toleranz gegenüber verrauschten oder unvollständigen Daten. Dadurch können sie fehlende Informationen oder Schwankungen in den Eingaben verarbeiten und sind besonders praktisch und leistungsfähig für praktische Szenarien.
• Skalierbarkeit: Neuronale Netze können für die Verarbeitung umfangreicher Probleme und Datensätze skaliert werden. Außerdem können sie in verteilten Verarbeitungssystemen trainiert werden und mehrere Prozessoren nutzen.

Deep Learning, Machine Learning und neuronale Netze sind miteinander verbundene, aber unterschiedliche Begriffe. Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learning, bei dem mehrschichtige neuronale Netze eingesetzt werden. Neuronale Netze sind die Grundmodelle bzw. das Rückgrat für Deep-Learning-Netze, die anhand von Daten lernen.

Der Begriff Machine Learning umfasst ein breiteres Spektrum von Algorithmen und Techniken zum Trainieren von Modellen, die Vorhersagen oder Entscheidungen treffen.

Die größten Herausforderungen und Einschränkungen von neuronalen Netzen liegen in der Regel im Trainingsprozess. Das Trainieren von Deep Neural Networks erfordert physische Hardware, Arbeitsaufwand, Fachkenntnisse sowie wertvolle Zeit. Weitere gängige Herausforderungen und Einschränkungen:

• Schwindende oder explodierende Gradienten: Deep Neural Networks haben manchmal Schwierigkeiten bei der Gradientenausbreitung während der Backpropagation, was zu schwindenden oder explodierenden Gradienten führen kann.
• Bedarf an beschrifteten Daten: Neuronale Netze benötigen in der Regel beschriftete Trainingsdaten, deren Beschaffung zeit- und kostenaufwändig sein kann, insbesondere in Fachgebieten, in denen solche Daten nur eingeschränkt verfügbar sind.
• Interpretierbarkeit und Transparenz: Neuronale Netze gelten aufgrund ihrer komplexen und nichtlinearen Beschaffenheit oft als Blackbox. Es ist oft schwer, die Entscheidungen neuronaler Netze nachzuvollziehen. Wenn niemand erklären kann, wie oder warum ein Ergebnis generiert wurde, kann dies zu Vertrauensverlusten führen.
• Ressourcenbedarf: Das Trainieren umfangreicher neuronaler Netze mit riesigen Datensätzen ist oft kostspielig und erfordert beträchtliche Hochleistungs-Computing-Ressourcen.
• Risiko der Datenverzerrung: Annahmen, die beim Trainieren von Algorithmen getroffen werden, können die kulturellen Vorurteile von neuronalen Netzen verstärken. Wenn ein Algorithmus mit verzerrten Daten gefüttert wird, führt dies unweigerlich zu verzerrten Ergebnissen.

Neuronale Netze werden bereits in einer Vielzahl von Branchen und Anwendungsbereichen eingesetzt. Sie leisten ihren Beitrag in verschiedensten Bereichen, von medizinischen Diagnosen und Betrugsschutz bis hin zur Vorhersage des Energiebedarfs, dem Identifizieren chemischer Verbindungen und sogar der Routenplanung für Zustellungen. Hier sind nur einige Beispiele aus der ständig wachsenden Liste an Anwendungsfällen:

• Erkennung komplexer Muster
  Im Allgemeinen eignen sich neuronale Netze hervorragend, um Muster zu erkennen und aussagekräftige Informationen und Einblicke aus riesigen Datensätzen zu extrahieren. Dies ist besonders relevant in Bereichen wie der Genforschung, da neuronale Netze riesige Mengen an genetischen Daten analysieren können, um Krankheitsindikatoren zu identifizieren und gezielte Behandlungsmethoden zu entwickeln.
• Bild- und Spracherkennung
  Neuronale Netze revolutionieren die Bild- und Spracherkennung und ermöglichen bislang undenkbare Anwendungen in den Bereichen Bildklassifizierung, Objekterkennung, Sprach-zu-Text-Konvertierung und Sprachassistenten. Von der Inhaltsmoderation über die Gesichtserkennung bis hin zur exakten Untertitelung von Videos profitiert ein Großteil der Welt bereits heute von neuronalen Netzen.
• Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP)
  Neuronale Netze sind entscheidend für Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung, inklusive Standpunktanalysen, maschinelle Übersetzung, Chatbots und Textgenerierung. Auf diese Weise erhalten Unternehmen nützliche Informationen aus Echtzeitanalysen umfangreicher Dokumente und E-Mails, Nutzerkommentare und Social-Media-Interaktionen.
• Autonome Fahrzeuge
  Neuronale Netze sind eine entscheidende Komponente, die in autonomen Fahrzeugen für Objekt- und Fahrspurerkennung sowie für Entscheidungen in Echtzeit eingesetzt wird. Sie liefern die Bildverarbeitung, mit der die Fahrzeuge ihre Umgebung wahrnehmen und navigieren und alles von Straßenschildern bis hin zu Menschen erkennen.
• Anwendungen im Gesundheitswesen
  Neuronale Netze liefern wichtige Beiträge im Gesundheitswesen, etwa in den Bereichen Krankheitsdiagnose, Medikamentenentwicklung, personalisierte Medizin und medizinische Bildanalyse.
• Empfehlungssysteme
  Neuronale Netze sind die Grundlage von Empfehlungssystemen und generieren personalisierte Vorschläge für Produkte, Filme, Musik und vieles mehr. Sie analysieren das Verhalten und die Vorlieben von Nutzern, um relevante Empfehlungen abzugeben. Außerdem können sie für gezieltes Marketing mit Social-Network-Filterung und Verhaltensanalysen von Nutzern (User Behavioral Analytics, UBA) eingesetzt werden.
• Finanzanalysen
  Neuronale Netze werden im Finanzwesen unter anderem in den Bereichen Betrugserkennung, Marktprognosen, Risikobeurteilung und -modellierung, Preisderivate, Wertpapierklassifizierung, Kreditbewertung und algorithmischer Handel eingesetzt. Sie sind in der Lage, schwer fassbare Muster in Finanzdaten zu entdecken.
• Fertigung und Qualitätskontrolle
  Neuronale Netze werden in Fertigungsprozessen für Anomalieerkennung, prädiktive Wartung, Qualitätskontrolle und Optimierung eingesetzt.

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• Verknüpfung von Elasticsearch und neuronalen Netzen, um personenbezogene Daten zu identifizieren
• Machine-Learning-Anleitung
• Erste Schritte mit Elasticsearch