Neuronale Netze » Grundlagen und Bedeutung in der KI
Veröffentlicht: 15.05.2024 | Lesedauer: 9 Minuten
Neuronale Netze (NN) sind ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz und dort ein Unterbereich des maschinellen Lernens (Machine Learning), genauer gesagt des Deep Learning. Deep-Learning-Algorithmen ahmen das menschliche Lernverhalten im Computer nach und nutzen dazu große Datenmengen. Hier setzen neuronale Netze – genauer gesagt künstliche neuronale Netze (KNN) – an: Deep Learning basiert auf der Verwendung künstlicher neuronaler Netze.
Den neuronalen Netzen werden eine Struktur und ein Lernverfahren vorgegeben. Die richtige Konfiguration zur Lösung eines Problems finden Sie dann in einem Lernprozess selbst. Die Grundidee stammt aus der Natur: der Funktionsweise des menschlichen Gehirns. Neuronale Netze mit ihren digitalen Neuronen bilden die Grundlage für die Lösung vieler Probleme, zum Beispiel in den Bereichen Datenverarbeitung, Automatisierung, Marketing, Kundenservice, Vertrieb, Robotik und Personalwesen. Unser Ratgeber gibt Ihnen einen klaren Überblick, damit Sie das Potenzial neuronaler Netze für Ihr Unternehmen einschätzen können.
Neuronale Netze gehören zu den Big Data und Data Science Technologien. Sie basieren auf trainierten Lernalgorithmen, die Daten mit hoher Geschwindigkeit klassifizieren und zu Clustern zusammenfassen. Das Besondere an künstlichen neuronalen Netzen ist, dass sie auch unstrukturierte Daten verarbeiten können. Es ist daher naheliegend, dass neuronale Netze in KI-Anwendungen weit verbreitet sind, um Bilder zu erkennen, Texte zu verstehen und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen.
Ein neuronales Netz ahmt die Art und Weise nach, in der sich biologische Neuronen Signale senden. Die digitalen Abbilder der Natur bestehen aus Schichten von Knoten, die Neuronen ähneln. Die Anzahl der Neuronen variiert je nach Anwendung. Es gibt drei Schichten: Eingabeschicht (Unput Layer), Verborgene Schicht (Hidden Layer) und Ausgabeschicht (Output Layer).
Jeder Knoten ist mit anderen Knoten verbunden und hat eine eigene Gewichtung und einen Schwellenwert. Die Knoten in der Eingabeschicht nehmen die Informationen auf, die Knoten in der verborgenen Schicht verarbeiten sie im nächsten Schritt und die Ausgabeschicht gibt das Ergebnis aus. Wenn ein Knoten über dem Schwellenwert liegt, wird er aktiviert und sendet Daten an die nächste Schicht. Die Aktivierungsfunktion in einem neuronalen Netzwerk bestimmt, ob und wie stark ein Neuron aktiviert wird. Anwendungen erhalten die Informationen aus der Ausgabeschicht und können sie für ihre Prozesse zur Lösung konkreter Probleme verwenden.
Neuronale Netze sind hochgradig leistungsfähig, da sie aus mehreren verborgenen Schichten bestehen können. Prinzipiell sind komplexe Strukturen mit Hunderten von Hidden Layers möglich, die entsprechend komplexe Muster blitzschnell erkennen und clustern können. Diese enorme Leistungsfähigkeit hilft Unternehmen, beliebige Datenquellen wie Texte, Bild- und Tonaufnahmen, Videos, Sensordaten, Messreihen und Verlaufsprotokolle automatisch anzuzapfen und ebenso automatisch Informationen oder Muster zu extrahieren, um diese auf neue, noch unbekannte Daten anzuwenden. So können datenbasierte Vorhersagen für die Zukunft getroffen werden.
Ein zentraler Vorteil neuronaler Netze ist ihre Fähigkeit, sich durch überwachtes und unüberwachtes Lernen kontinuierlich zu verbessern. Beim überwachten Lernen werden markierte Datensätze verwendet, um Deep-Learning-Modelle zu trainieren, die Daten vorhersagen oder klassifizieren. Beim unüberwachten Lernen werden Algorithmen verwendet, die Muster und Strukturen finden, ohne dass vorher Zielwerte oder Labels bekannt sind.
Neuronale Netze bilden die Grundlage der Large Language Models (LLM) wie ChatGPT. Diese basieren auf einem sehr großen neuronalen Netz, das in der Lage ist, natürliche Sprache in Textform zu verstehen und selbständig zu schreiben. LLMs gehören zu den Foundation Models. Sie erfassen Wissen aus großen Datenbergen, verallgemeinern es und nutzen es als Ausgangspunkt für weitere Anpassungen sowie als Grundbaustein für spezifische nachgelagerte Aufgaben.
Aber nicht nur in der Bild- und Spracherkennung und im Rahmen anderer Deep-Learning-Modelle, die auf unstrukturierten Daten basieren, laufen Neuronale Netze zur Höchstform auf. Auch die in Unternehmen häufig vorhandenen strukturierten Daten, zum Beispiel aus Business-Anwendungen, lassen sich mit neuronalen Netzen schnell und zuverlässig verarbeiten – vor allem, wenn große Datenmengen zur Verfügung stehen.
IT- und KI-Experten sind sich einig: Neuronale Netze sind ein integraler Bestandteil neuer Geschäftsmodelle in vielen Unternehmen. Neuronale Netze bieten Organisationen die Möglichkeit, innovativ zu sein und Wettbewerbsvorteile zu erlangen, erfordern jedoch eine sorgfältige Planung und Implementierung, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen.
Inwieweit der Einsatz des maschinellen Lernens durch neuronale Netze für betriebliche Anwendungen möglich ist, hängt vom Reifegrad des Unternehmens ab: Stehen ausreichend große Datenmengen zur Verfügung? Nur bei umfangreichen Ausgangsdaten kann der Trainingsalgorithmus Informationen ohne vorherige Datennormalisierung optimal gewichten und strukturieren. Für Unternehmen kann es sich also lohnen, in die Sammlung und Aufbereitung von Daten zu investieren.
Der Einsatz von Technologien zum Beispiel zur Datenbereinigung und -anreicherung hilft, die Datenqualität zu verbessern und bessere Ergebnisse zu liefern.
Die Klassen neuronaler Netze beschreiben unterschiedliche Architekturen, die für spezifische Einsatzszenarien und Problemstellungen entwickelt wurden. Sie bilden die Grundlage für viele Anwendungen im Bereich künstlicher Intelligenz und Deep Learning. Jede Klasse hat ihre eigenen Eigenschaften. Nachfolgend sind einige der gebräuchlichsten Klassen aufgeführt:
Perceptrons
Perzeptrone sind die einfachste Klasse neuronaler Netze. Sie bestehen aus nur einer Schicht und werden häufig für einfache Klassifizierungsaufgaben verwendet, da sie in der Lage sind, lineare Entscheidungsgrenzen zu erlernen. Durch die Kombination mehrerer Perzeptrone können auch komplexere Probleme gelöst werden.
Feedforward Neural Networks
Feedforward-Netze, auch als vorwärtsgerichtete neuronale Netze bekannt, bilden die Grundlage vieler künstlicher neuronaler Netze. Sie arbeiten mit einer oder mehreren verborgenen Schichten zwischen Eingabe- und Ausgabeschicht, und die Informationen fließen ohne Rückkopplungsschleifen zur Ausgabe.
Recurrent Neural Networks (RNN)
Bei dieser Klasse kann die Information innerhalb der Schichten zirkulieren. Sie wurden speziell für die Verarbeitung von Sequenzdaten und Zeitreihenanalysen mit künstlichen Neuronen entwickelt.
Convolutional Neural Networks (CNN)
Diese Klasse, auch Faltungsneuronale Netze genannt, wird vor allem in der Bild- und Audiodatenverarbeitung eingesetzt.
Deep Learning mit neuronalen Netzen benötigt zum Trainieren und Ausführen oft sehr viel Rechenleistung. Grund dafür sind die komplexen mathematischen Operationen mit Millionen von Parametern, um Muster in den Daten zu erkennen und daraus zu lernen. Der hohe Rechenaufwand kann für Unternehmen aus Kosten- und Ressourcengründen eine Herausforderung darstellen.
Bei der Bewältigung des Rechenaufwands spielt neben der Vereinfachung der Modelle, der Verwendung effizienterer Algorithmen und der Nutzung von Aktivierungsfunktionen die Cloud eine entscheidende Rolle. Cloud-Computing-Dienste bieten Zugang zu flexibler und skalierbarer Rechenkapazität, ohne dass Unternehmen in teure Hardware investieren müssen. Die Cloud-Anbieter ermöglichen es, Ressourcen nach Bedarf zu nutzen und Kosten zu sparen, indem nur für die tatsächlich genutzte Rechenzeit bezahlt wird. Eine andere Möglichkeit besteht darin, in spezialisierte Hardware wie GPUs zu investieren.
Der Einsatz von neuronalen Netzen, Machine Learning und künstlicher Intelligenz in Unternehmen revolutioniert die Art und Weise, wie Daten analysiert und Entscheidungen getroffen werden. Die Technologie ermöglicht es, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und Entwicklungen vorherzusagen, was in Branchen wie zum Beispiel Finanzen, Gesundheitswesen und Einzelhandel von unschätzbarem Wert ist. Unternehmen können damit komplexe Probleme lösen, die für herkömmliche algorithmische Ansätze unzugänglich sind. Der Einsatz digitaler Neuronen stellt Unternehmen jedoch auch vor Herausforderungen. Dazu gehören der hohe Rechenaufwand, die Beschaffung und Qualität der Trainingsdaten sowie die Integration in bestehende Systeme.
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