Was sind neuronale Netze?

Neuronale Netze (NN) sind Computermodelle, die von der Struktur der miteinander verbundenen Neuronen im menschlichen Gehirn inspiriert sind. Sie sind heute die Grundlage für viele Algorithmen des maschinellen Lernens und ermöglichen es Computern, Muster zu erkennen und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen.

Neuronale Netze erklärt

Ein neuronales Netzwerk ist eine Reihe von Algorithmen, die Muster und Beziehungen in Daten durch einen Prozess erkennen, der die Arbeitsweise des menschlichen Gehirns nachahmt. Lass uns das mal aufschlüsseln:

Im Kern besteht ein neuronales Netzwerk aus Neuronen, den grundlegenden Einheiten, die mit Gehirnzellen vergleichbar sind. Diese Neuronen empfangen Eingaben, verarbeiten sie und produzieren eine Ausgabe. Sie sind in verschiedene Schichten unterteilt: eine Eingabeschicht, die die Daten empfängt, mehrere verborgene Schichten, die diese Daten verarbeiten, und eine Ausgabeschicht, die die endgültige Entscheidung oder Vorhersage liefert.

Die einstellbaren Parameter innerhalb dieser Neuronen werden Gewichte und Verzerrungen genannt. Während das Netzwerk lernt, werden diese Gewichte und Vorspannungen angepasst und bestimmen die Stärke der Eingangssignale. Dieser Anpassungsprozess ist vergleichbar mit der sich entwickelnden Wissensbasis des Netzwerks.

Bevor das Training beginnt, werden bestimmte Einstellungen, die so genannten Hyperparameter, angepasst. Diese bestimmen Faktoren wie die Geschwindigkeit des Lernens und die Dauer der Ausbildung. Sie sind vergleichbar mit der Einstellung einer Maschine für optimale Leistung.

Während der Trainingsphase werden dem Netz Daten vorgelegt, es trifft eine Vorhersage auf der Grundlage seines aktuellen Wissens (Gewichte und Voreinstellungen) und bewertet dann die Genauigkeit seiner Vorhersage. Diese Bewertung erfolgt mithilfe einer Verlustfunktion, die als Punktezähler des Netzwerks fungiert. Nach einer Vorhersage berechnet die Verlustfunktion, wie weit die Vorhersage vom tatsächlichen Ergebnis abweicht, und das Hauptziel des Trainings besteht darin, diesen "Verlust" oder Fehler zu minimieren.

Die Backpropagation spielt bei diesem Lernprozess eine zentrale Rolle. Sobald der Fehler oder Verlust bestimmt ist, hilft die Backpropagation dabei, die Gewichte und Vorspannungen anzupassen, um diesen Fehler zu reduzieren. Sie fungiert als Feedback-Mechanismus, der herausfindet, welche Neuronen am meisten zum Fehler beigetragen haben und sie für bessere Vorhersagen in der Zukunft verfeinert.

Um die Gewichte und Verzerrungen effizient anzupassen, werden Techniken wie der "Gradientenabstieg" eingesetzt. Stell dir vor, du navigierst durch ein hügeliges Gelände und dein Ziel ist es, den tiefsten Punkt zu finden. Der Weg, den du nimmst, bewegt sich immer in Richtung eines niedrigeren Punktes und wird durch den Gradientenabstieg bestimmt.

Ein wesentlicher Bestandteil neuronaler Netze ist schließlich die Aktivierungsfunktion. Diese Funktion entscheidet anhand der gewichteten Summe der Eingaben und eines Bias, ob ein Neuron aktiviert werden soll.

Um den gesamten Prozess zu veranschaulichen, stell dir ein neuronales Netzwerk vor, das darauf trainiert ist, handgeschriebene Zahlen zu erkennen. Die Eingabeschicht erhält das Bild einer handgeschriebenen Ziffer, verarbeitet das Bild durch ihre Schichten, macht Vorhersagen und verfeinert ihr Wissen, bis sie die Zahl sicher identifizieren kann.

Wofür werden neuronale Netze eingesetzt?

Neuronale Netze haben ein breites Spektrum an Anwendungen, wie z.B:

• Bilderkennung. Plattformen wie Facebook nutzen neuronale Netzwerke für Aufgaben wie das Taggen von Fotos. Durch die Analyse von Millionen von Bildern können diese Netzwerke Personen auf Fotos mit bemerkenswerter Genauigkeit identifizieren und markieren.
• Spracherkennung. Virtuelle Assistenten wie Siri und Alexa nutzen neuronale Netzwerke, um Sprachbefehle zu verstehen und zu verarbeiten. Durch das Training mit riesigen Datensätzen menschlicher Sprache aus verschiedenen Sprachen, Akzenten und Dialekten können sie Benutzeranfragen in Echtzeit verstehen und beantworten.
• Medizinische Diagnose. Im Gesundheitssektor revolutionieren neuronale Netze die Diagnostik. Durch die Analyse medizinischer Bilder können sie Anomalien, Tumore oder Krankheiten erkennen, oft mit größerer Genauigkeit als menschliche Experten. Das ist besonders wertvoll für die Früherkennung von Krankheiten und kann Leben retten.
• Finanzielle Prognosen. Neuronale Netze analysieren riesige Mengen von Finanzdaten, von Aktienkursen bis hin zu globalen Wirtschaftsindikatoren, um Marktbewegungen vorherzusagen und Anlegern zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Neuronale Netze sind zwar leistungsstark, aber sie sind keine Einheitslösung. Ihre Stärke liegt in der Bewältigung komplexer Aufgaben, die große Datenmengen umfassen und Mustererkennung oder Vorhersagefähigkeiten erfordern. Für einfachere Aufgaben oder Probleme, bei denen die Datenmenge begrenzt ist, können traditionelle Algorithmen jedoch besser geeignet sein. Wenn du zum Beispiel eine kleine Liste mit Zahlen sortierst oder nach einem bestimmten Element in einer kurzen Liste suchst, ist ein einfacher Algorithmus effizienter und schneller als ein neuronales Netz.

Arten von neuronalen Netzen

Es gibt verschiedene Arten von neuronalen Netzen, die für bestimmte Aufgaben und Anwendungen entwickelt wurden, wie zum Beispiel:

• Neuronale Netze mit Vorwärtskopplung. Der einfachste Typ, bei dem sich Informationen nur in eine Richtung bewegen.
• Rekurrente Neuronale Netze (RNN). Sie haben Schleifen, damit die Informationen erhalten bleiben.
• Convolutional Neural Networks (CNN). Wird vor allem für Bilderkennungsaufgaben verwendet.
• Radial Basis Function Neural Networks. Wird für Probleme der Funktionsannäherung verwendet.

Was sind die Vorteile von neuronalen Netzen?

• Anpassungsfähigkeit. Sie können lernen und selbstständig Entscheidungen treffen.
• Parallelverarbeitung. Große Netzwerke können mehrere Eingaben gleichzeitig verarbeiten.
• Fehlertoleranz. Selbst wenn ein Teil des Netzwerks ausfällt, kann das gesamte Netzwerk weiter funktionieren.

Wo liegen die Grenzen neuronaler Netze?

• Datenabhängigkeit. Sie benötigen eine große Menge an Daten, um effektiv zu funktionieren.
• Undurchsichtige Natur. Sie werden oft als "Black Boxes" bezeichnet, weil es schwierig ist zu verstehen, wie sie bestimmte Entscheidungen treffen.
• Überanpassung. Manchmal können sie Daten auswendig lernen, anstatt aus ihnen zu lernen.

Neuronale Netze vs. Deep Learning

Zwar sind alle Deep-Learning-Modelle neuronale Netze, aber nicht alle neuronalen Netze sind Deep Learning. Deep Learning bezieht sich auf neuronale Netzwerke mit drei oder mehr Schichten. Diese neuronalen Netze versuchen, das Verhalten des menschlichen Gehirns zu simulieren - und können so aus großen Datenmengen "lernen". Während ein neuronales Netzwerk mit einer einzigen Schicht ungefähre Vorhersagen machen kann, können zusätzliche versteckte Schichten helfen, die Genauigkeit zu verbessern. Schau dir unseren Leitfaden zum Thema Deep Learning und maschinelles Lernen in einem separaten Artikel an. 

Ein Leitfaden für Anfänger zum Aufbau eines Projekts mit neuronalen Netzen

Vor Jahren habe ich einen Deep Learning-Kurs belegt und meine ersten Erfahrungen mit neuronalen Netzen gemacht. Ich habe gelernt, wie ich mit ein paar Zeilen Code meinen eigenen Bildklassifikator bauen kann und war erstaunt, dass diese Algorithmen Bilder richtig klassifizieren.

Heutzutage haben sich die Dinge geändert und es ist für Anfänger viel einfacher geworden, mit Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch moderne Modelle für tiefe neuronale Netze zu erstellen. Du brauchst keinen Doktortitel mehr, um leistungsfähige KI zu entwickeln.

Hier sind die Schritte zum Aufbau eines einfachen neuronalen Faltungsnetzwerks zur Klassifizierung von Katzen- und Hundefotos:

1. Hol dir einen beschrifteten Katzen- und Hundebilddatensatz von Kaggle.
2. Verwende Keras als Deep Learning Framework. Ich glaube, es ist für Anfänger einfacher zu verstehen als PyTorch.
3. Importiere Keras, scikit-learn und Datenvisualisierungsbibliotheken wie Matplotlib.
4. Lade die Bilder und verarbeite sie mit den Keras-Dienstprogrammen vor.
5. Visualisiere die Daten - Bilder, Beschriftungen, Verteilungen.
6. Ergänze die Daten durch Ändern der Größe, Drehen, Spiegeln, etc.
7. Baue eine Architektur für ein Faltungsneuronales Netzwerk (CNN) in Keras. Fang einfach an.
8. Kompiliere das Modell, indem du die Verlustfunktion, den Optimierer und die zu überwachenden Metriken festlegst.
9. Trainiere das Modell für mehrere Iterationen (Epochen), um es an die Daten anzupassen.
10. Prüfe die Genauigkeit des Modells auf einer Testmenge.
11. Falls nötig, verwende vortrainierte Modelle wie ResNet oder füge Schichten hinzu, um die Genauigkeit zu verbessern.
12. Speichere und exportiere das trainierte Keras-Modell.

High-Level-Frameworks wie TorchVision, Transformers und TensorFlow haben die Erstellung von Bildklassifikatoren auch für Anfänger leicht gemacht. Mit einem kleinen beschrifteten Datensatz und Google Colab kannst du anfangen, KI-Computer-Vision-Anwendungen zu entwickeln.

Willst du mehr über KI und maschinelles Lernen erfahren? Schau dir die folgenden Ressourcen an:

• Einführung in Deep Learning in Python
• Einführung in tiefe neuronale Netze - Tutorial
• ChatGPT-Kurs lernen
• Was ist maschinelles Lernen?