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Glossareintrag

Was bedeutet
Neural Network (Neuronales Netzwerk)?

Neural Network (Neuronales Netzwerk)

Definition:

Ein künstliches neuronales Netzwerk (Neural Network engl.) ist ein algorithmisches System. Es ist ursprünglich schematisch von der Funktionsweise biologischer Neuronen inspiriert und hat sich anschließend statistischen Methoden angenähert. Das sogenannte formale Neuron ist als Automat konzipiert, der seine Eingaben nach präzisen logischen, arithmetischen und symbolischen Regeln in Ausgaben transformiert. Diese formalen Neuronen sind in einem Netzwerk zusammengeschlossen. Sie sind in der Lage, schnell Klassifikationen durchzuführen und lernen diese zu verbessern.

Beschreibung:

  • Aufbau und Funktionsweise: Ein formales Neuron empfängt Eingabesignale, die es gewichtet und aufsummiert. Anschließend wird das Ergebnis durch eine Transferfunktion (auch Aktivierungsfunktion genannt) in ein Ausgabesignal umgewandelt. Mehrere solcher Neuronen bilden ein neuronales Netz.
  • Lernprozess: Durch den Lernprozess, oft mit Methoden wie Backpropagation, passen neuronale Netze ihre Gewichtungen an. Sie können bessere Ergebnisse bei der Datenverarbeitung und Mustererkennung erzielen.
  • Anwendungsgebiete: Neuronale Netze werden in Bereichen wie der Robotik, automatisierte Übersetzungen, Bild- und Spracherkennung sowie bei der Analyse und Vorhersage von Daten eingesetzt.

Neural Network (Neuronales Netzwerk) für Handwerker:

  • Qualitätskontrolle: In der Fertigung können neuronale Netze zur Erkennung von Qualitätsmängeln eingesetzt werden, indem sie Bilder von Produkten analysieren und Unregelmäßigkeiten identifizieren.
  • Vorhersage von Wartungsbedarf: In der Kfz-Mechanik können neuronale Netze Daten aus Fahrzeugdiagnosen analysieren, um vorausschauende Wartung zu ermöglichen und Ausfallzeiten zu reduzieren.
  • Automatisierte Kundenberatung: Handwerksbetriebe können Chatbots, die auf neuronalen Netzen basieren, nutzen, um Kundenanfragen automatisiert zu beantworten und somit den Kundenservice zu verbessern.
  • Automatisierung: Neuronale Netzwerke können repetitive Aufgaben automatisieren, was Zeit und Ressourcen spart. Inhaber von Handwerksbetrieben können bessere strategische Entscheidungen treffen und sich so auf das Wachstum ihres Unternehmens konzentrieren.
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