Neuronale Netzwerke sind Computersysteme mit miteinander verbundenen Knoten, die ähnlich wie Neuronen im menschlichen Gehirn funktionieren. Mithilfe von Algorithmen können sie verborgene Muster und Zusammenhänge in Rohdaten erkennen, clustern und klassifizieren und – im Laufe der Zeit – kontinuierlich lernen und sich verbessern.
Warum würden Sie ein neuronales Netzwerk verwenden?
Heute werden neuronale Netze verwendet, um viele Geschäftsprobleme wie wie Umsatzprognosen, Kundenforschung, Datenvalidierung und Risikomanagement zu lösen. Beispielsweise wenden wir bei Statsbot neuronale Netze für Zeitreihenvorhersagen, die Erkennung von Anomalien in Daten und das Verständnis natürlicher Sprache an.
Warum neuronale Netze besser sind?
Schlüsselvorteile neuronaler Netze:
ANNs haben die Fähigkeit, nichtlineare und komplexe Beziehungen zu lernen und zu modellieren, was im wirklichen Leben wirklich wichtig ist, sind viele der Beziehungen zwischen Ein- und Ausgängen sowohl nichtlinear als auch komplex.
Warum verwenden wir neuronale Netze zur Klassifizierung?
Neuronale Netze helfen uns beim Clustern und Klassifizieren Sie können sie sich als Clustering- und Klassifizierungsschicht über den von Ihnen gespeicherten und verw alteten Daten vorstellen. Sie helfen dabei, unbeschriftete Daten nach Ähnlichkeiten zwischen den Beispieleingaben zu gruppieren, und sie klassifizieren Daten, wenn sie einen beschrifteten Datensatz zum Trainieren haben.
Was ist der wichtigste Vorteil bei der Verwendung neuronaler Netze?
► Fähigkeit zum maschinellen Lernen: Künstliche neuronale Netze lernen Ereignisse und treffen Entscheidungen, indem sie ähnliche Ereignisse kommentieren. ► Parallelverarbeitungsfähigkeit: Künstliche neuronale Netze haben eine numerische Stärke, die mehr als eine Aufgabe gleichzeitig ausführen kann.
