Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben nicht nur Schlagzeilen gemacht und für Blockbuster-Filme gesorgt; sie sind dabei, einen echten Unterschied in unserem Alltag zu machen, beispielsweise bei selbstfahrenden Autos und lebensrettenden medizinischen Geräten. Laut der Global Big Data Conference gestaltet KI “vollständig die Lebenswissenschaften, die Medizin und das Gesundheitswesen” neu und transformiert auch sprachgesteuerte Assistenten, Bilderkennung und viele andere beliebte Technologien.
Künstliche Intelligenz ist ein Begriff für Maschinen, die Daten interpretieren, daraus lernen und damit Aufgaben ausführen können, die ansonsten von Menschen erledigt würden. Das maschinelle Lernen ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich stärker darauf konzentriert, Maschinen zu trainieren, eigenständig zu lernen, ohne viel Aufsicht.
Neuronale Netzwerke sind Systeme oder Hardware, die entwickelt wurden, um wie ein menschliches Gehirn zu arbeiten. Sie können Aufgaben wie das Übersetzen von Text, das Erkennen von Gesichtern, die Erkennung von Sprache, das Lesen von handschriftlichem Text, die Steuerung von Robotern und vieles mehr ausführen. Ein neuronales Netzwerk ist normalerweise in verschiedene Schichten unterteilt: die Eingabeschicht, die versteckten Schichten und die Ausgabeschicht. Die Eingabeschicht nimmt Signale auf und leitet sie an die nächste Schicht weiter, die verschiedene Berechnungen und Merkmalsextraktionen durchführt.
Es gibt verschiedene Arten von Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzwerken, wie die Sigmoid-Funktion, Threshold-Funktion, ReLU-Funktion und die hyperbolische Tangensfunktion. Diese Funktionen beeinflussen, wie Neuronen aktiviert werden und zur Entscheidungsfindung beitragen. Durch die Anpassung der Gewichte und Bias in den Schichten wird der Fehler im Ausgang minimiert und die Genauigkeit maximiert.
Es gibt verschiedene Arten von neuronalen Netzwerken, darunter Feed-Forward-Neuronale Netzwerke, Radiale-Basis-Funktionen-Neuronale Netzwerke, Rekurrente Neuronale Netzwerke, Faltungal Neuronale Netzwerke und Modulare Neuronale Netzwerke. Jede Art hat ihre eigenen Einsatzmöglichkeiten und Vorteile, wie zum Beispiel die Text-zu-Sprache-Umwandlung oder die Gesichtserkennung.
Ein Anwendungsfall für neuronale Netzwerke könnte darin bestehen, Fotos von Katzen und Hunden mit einem neuronale Netzwerk zu klassifizieren. Dies könnte mithilfe von Python und der Keras-Bibliothek umgesetzt werden. Keras ist benutzerfreundlich und arbeitet mit Python zusammen, was es für Data Scientists attraktiver macht. Durch den Aufbau eines neuronalen Netzwerks können Fotos klassifiziert und Unterschiede erkannt werden, was in verschiedenen Branchen von Nutzen sein kann.
Insgesamt eröffnen Künstliche Intelligenz und neuronale Netzwerke spannende Möglichkeiten, die unseren Alltag und verschiedene Branchen verändern können. Es ist eine aufregende Zeit, diese Technologien zu erforschen und zu nutzen, um innovative Lösungen zu entwickeln. Wer mehr über diese Themen erfahren möchte, kann Kurse und Programme von Simplilearn besuchen und seine Kenntnisse in KI und maschinellem Lernen vertiefen.