Neuronales Netz (Neural Network)
Definition
Ein Neuronales Netz ist ein Machine Learning Modell, das dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist. Es besteht aus verbundenen Knoten (Neuronen), die in Schichten organisiert sind. Jede Verbindung hat ein Gewicht, das durch Training angepasst wird. Neuronale Netze können komplexe, nicht-lineare Zusammenhänge in Daten erkennen.
KI-Relevanz
Neuronale Netze sind die Grundarchitektur moderner KI-Systeme
KI-Anwendungen:
- Bilderkennung und Computer Vision
- Spracherkennung und -synthese
- Empfehlungssysteme
- Zeitreihenprognosen
Praxis-Beispiele
E-Commerce nutzt neuronale Netze für personalisierte Produktempfehlungen
Energieversorger prognostiziert Stromverbrauch mit neuronalen Netzen
Sicherheitsfirma erkennt Anomalien in Überwachungsvideos automatisch
Business Value
Neuronale Netze ermöglichen Mustererkennung in komplexen Daten, die mit traditionellen Algorithmen nicht möglich wäre. Essentiell für moderne KI-Anwendungen.
Regionale Relevanz
Regionale Unternehmen können neuronale Netze ohne eigene KI-Expertise nutzen - durch Cloud-Services oder Partner wie HELITS.
Synonyme & Keywords
Weiterführende Ressourcen
Verwandte Begriffe
Machine Learning (ML)
Machine Learning ermöglicht Computersystemen, aus Erfahrungen zu lernen und sich automatisch zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Das System erkennt Muster in Trainingsdaten und wendet diese auf neue, unbekannte Daten an. Je mehr Daten verarbeitet werden, desto präziser werden die Vorhersagen.
Deep Learning
Deep Learning ist eine spezialisierte Form des Machine Learning, die künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten (deep) verwendet. Diese Netze können komplexe, abstrakte Muster in Bildern, Sprache und Daten erkennen. Deep Learning ist die Technologie hinter Spracherkennung, Bildklassifizierung und modernen KI-Anwendungen wie ChatGPT.
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