Was ist das? Wie funktioniert es? Wie trainiert man es und was bringt die Zukunft der künstlichen Intelligenz?  

Heute wird das Team von Alexhost.com versuchen, Ihnen Antworten auf all diese Fragen zu geben. Wir werden versuchen, das Thema zu vertiefen und zu enthüllen, und natürlich werden wir Sie nicht ohne Aufmerksamkeit lassen.

Bаckstory

Die Geschichte der neuronalen Netze reicht bis in die 1940er Jahre zurück, als eine Gruppe wissenschaftlicher Forscher begann, die Verwendung von Netzen künstlicher Neuronen zu untersuchen, um die Informationsverarbeitung ähnlich wie im menschlichen Gehirn nachzuahmen.

In den folgenden Jahrzehnten führten Fortschritte in der Computertechnologie und ein besseres Verständnis der Neurowissenschaften zur modernen Entwicklung anspruchsvollerer neuronaler Netzmodelle.

Eine der einflussreichsten frühen Entwicklungen in diesem Bereich war der Perceptron-Algorithmus, der von Frank Rosenblatt in den 1950er Jahren entwickelt wurde. Dieser Algorithmus zeigte, dass einfachen neuronalen Netzen beigebracht werden kann, Muster in Daten zu erkennen – dies ist heute das Prinzip des Algorithmus für den Betrieb neuronaler Netze.

Trotz der anfänglichen Versprechungen stagnierte das Gebiet der neuronalen Netze jedoch mehrere Jahrzehnte lang, da es an der Entwicklung von Maschinen und Rechenleistung und natürlich auch an theoretischem Wissen mangelte. Erst in den späten 1980er Jahren erlebte das Gebiet mit der Entwicklung der Backpropagation, einem leistungsstarken Lernalgorithmus, mit dem große und komplexe neuronale Netze trainiert werden konnten, einen Aufschwung.

Seitdem sind neuronale Netze zu einem Eckpfeiler der künstlichen Intelligenz geworden und werden für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt, von der Bild- und Spracherkennung bis zur Verarbeitung natürlicher Sprache.

Bis heute ist die Entwicklung und das Training neuronaler Netze der aufsehenerregendste und aktivste Bereich der Forschung und Entwicklung; ständig werden neue Methoden und Architekturen vorgeschlagen und getestet.

Machen wir uns mit dem neuronalen Netz vertraut.

Ein neuronales Netz ist ein Modell der Computerwahrnehmung und des anschließenden Lernens, das auf der Struktur und Funktion der Aktionen des menschlichen Gehirns basiert. Dieses Modell besteht aus miteinander verbundenen “Neuronen”, die untereinander Daten verarbeiten und weitere Informationen übermitteln.

Die Eingabe in ein neuronales Netz durchläuft eine Reihe miteinander verbundener Knotenpunkte, von denen jeder eine einfache Berechnung durchführt. Diese Berechnungen können als Entscheidungen oder Umwandlungen sowie als Lernprozesse betrachtet werden, die die Daten auf ihrem Weg nach draußen durchlaufen. Die Verbindungen dieser Knoten sind mit Gewichten verbunden, die die Stärke des Einflusses eines Knotens auf einen anderen bestimmen.

Die Aufgabe beim Training neuronaler Netze besteht darin, Gewichte auszuwählen, die den Fehler zwischen den Vorhersagen des Netzes und den tatsächlichen Ausgabeergebnissen so weit wie möglich minimieren. Dieser Prozess wird als Fehler-Backpropagation bezeichnet, bei der ein Gradientenabstieg zur Anpassung der Gewichte und zur Minimierung des Fehlers verwendet wird.

Neuron und Synapse, was ist das und welche Funktion hat es?

Das Neuron ist der Grundbaustein des Nervensystems in jedem Tier und auch in künstlichen neuronalen Netzen. Im Zusammenhang mit künstlichen neuronalen Netzen ist ein Neuron eine Datenverarbeitungseinheit, die Eingaben von anderen Neuronen empfängt, Berechnungen durchführt und Ausgaben erzeugt, die anschließend an andere ähnliche Neuronen für weitere Berechnungen weitergegeben werden, wodurch Fehler zwischen den Vorhersagen des Netzes und den tatsächlichen Ausgaben verringert werden.

Eine Synapse ist die Verbindung zwischen zwei Neuronen. Im menschlichen Gehirn übertragen Synapsen Signale zwischen Neuronen, indem sie Chemikalien freisetzen, die an Rezeptoren auf dem empfangenden Neuron binden. In künstlichen neuronalen Netzen ist das Analalag einer Synapse eine Verbindung zwischen Knoten, die durch ein Gewicht dargestellt wird, das die Stärke der Verbindung bestimmt.

Welche Arten von neuronalen Netzen gibt es?

Es gibt verschiedene Arten von neuronalen Netzen, und jede Art ist für bestimmte Aufgaben konzipiert.

Die am häufigsten verwendeten Arten von neuronalen Netzen sind:

Neuronale Netze mit Vorwärtssteuerung: Dies ist der einfachste Typ eines neuronalen Netzes, bei dem die Daten nur in eine Richtung fließen, von der Eingabe zur Ausgabe.

Neuronale Faltungsnetzwerke (Convolutional Neural Networks, CNN): Hierbei handelt es sich um eine Art neuronales Feed-Forward-Netz, das sich besonders gut für Bilderkennungsaufgaben eignet. Sie verwenden Faltungsschichten, um automatisch die relevanten Merkmale zu lernen.

Rekurrente Neuronale Netze (RNN): Die Verbindungen dieses neuronalen Netzes bilden eine gerichtete Schleife, in der Informationen gespeichert werden können. Sie werden am häufigsten für die Spracherkennung und die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet.

Autoencoder: Eine Art neuronales Feedforward-Netz, das für unüberwachtes Lernen verwendet wird. Der Prozess in diesem Netztyp erfolgt unter teilweiser Kodierung der Eingabedaten und teilweiser Dekodierung der ursprünglichen Daten, die aus der komprimierten Darstellung wiedergewonnen werden.

Generative Adversarial Networks (GAN): eine Art neuronales Netz mit zwei Teilen: einem Generator, der neue Datenmuster erzeugt, und einem Diskriminator, der die vom Generator erzeugten Muster auswertet und versucht, sie von echten Daten zu unterscheiden. GANs werden am häufigsten für die Bildsynthese und die Datenerweiterung verwendet.

Dies sind die gebräuchlichsten Arten von neuronalen Netzen, aber es gibt auch andere, darunter Deep Belief Networks, Boltzmann-Maschinen und selbstorganisierende Karten.

In welchen Bereichen werden neuronale Netze eingesetzt?

Neuronale Netze – können zur Lösung einer Vielzahl von Problemen eingesetzt werden:

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Textklassifizierung, maschinelle Übersetzung und Stimmungsanalyse.

Empfehlungssysteme: Zur Bereitstellung personalisierter Empfehlungen für Benutzer, z. B. Film- oder Produktempfehlungen, auf der Grundlage ihres früheren Verhaltens.

Erkennung von Anomalien: Kann zur Erkennung von Ausreißern oder Anomalien verwendet werden, z. B. zur Erkennung von Betrug bei Finanztransaktionen.

Vorhersagende Modellierung: Kann verwendet werden, um Vorhersagen auf der Grundlage früherer Daten wie Aktienkurse oder Wetterbedingungen zu treffen.

Spiele: Neuronale Netze wurden verwendet, um KI-Spieler für Spiele wie Schach, Go und Videospiele zu entwickeln.

Dies sind nur einige Beispiele für den Einsatz neuronaler Netze. Die Vielseitigkeit dieser Modelle bedeutet, dass sie in einem breiten Spektrum von Anwendungen und Branchen eingesetzt werden können, vom Finanzwesen über das Gesundheitswesen bis hin zu Transport und Marketing.

Anwendungsbereich von neuronalen Netzen.

Der Anwendungsbereich neuronaler Netze ist sehr breit gefächert und deckt eine Vielzahl von Branchen ab. Neuronale Netze werden für solche Aufgaben eingesetzt:

Bildklassifizierung, Objekterkennung und Bildsegmentierung

Schreiben und Klassifizieren von Texten,

Spracherkennung und Stimmungsanalyse

zur Bereitstellung personalisierter Empfehlungen für Nutzer, z. B. für Filme oder Produkte, auf der Grundlage ihres früheren Verhaltens

zur Erkennung von Ausreißern oder Anomalien in einem Datensatz, z. B. zur Erkennung von Betrug bei Finanztransaktionen

Prognosen auf der Grundlage früherer Daten wie Aktienkurse oder Wetterbedingungen

zur Entwicklung von KI-Spielern für Spiele wie Schach, Go und Videospiele

für die Diagnose von Krankheiten, die Vorhersage von Patientenergebnissen und die Analyse von medizinischen Bildern.

für die Erkennung von Betrug, die Vorhersage von Aktienkursen und die Analyse von Finanzdaten.

zur Verbesserung des Verkehrsflusses, zur Vorhersage von Unfällen und zur Optimierung von Fahrzeugrouten.

zur Analyse des Kundenverhaltens, zur Vorhersage von Verkäufen und zur Personalisierung von Werbung.

Dies sind nur einige Beispiele für die vielen Bereiche, in denen neuronale Netze eingesetzt werden. Die Vielseitigkeit dieser Modelle bedeutet, dass sie zur Lösung eines breiten Spektrums von Problemen und zur Optimierung verschiedener Prozesse in vielen Branchen eingesetzt werden können. Mit der Entwicklung neuer Anwendungen und den Fortschritten im Bereich des maschinellen Lernens wird der Anwendungsbereich neuronaler Netze ständig erweitert.

Welche Server werden für neuronale Netze verwendet und warum?

Bei den für neuronale Netze verwendeten Servern handelt es sich in der Regel um Hochleistungscomputersysteme, die genügend Rechenleistung, Arbeitsspeicher und Speicherplatz bieten, um große und komplexe neuronale Netze zu trainieren und auszuführen. Das Team von AlexHost.com empfiehlt die Verwendung verschiedener Servertypen, darunter:

Server-Grafikverarbeitungseinheiten (GPUs): GPUs sind spezialisierte Hardware-Beschleuniger, die für parallele Berechnungen optimiert sind und häufig in Anwendungen für maschinelles Lernen und Deep Learning eingesetzt werden. GPU-Server bieten eine hohe parallele Rechenleistung und können den Trainingsprozess für große und komplexe neuronale Netze erheblich beschleunigen.

Server mit zentraler Verarbeitungseinheit (CPU): CPU-Server sind Allzweck-Computersysteme, die genügend Rechenleistung für das Training und die Ausführung neuronaler Netze bieten. Sie sind zwar langsamer als GPU-Server, aber vielseitiger und können für ein breiteres Spektrum von Anwendungen eingesetzt werden.

Tensor Processing Units (TPU): TPUs sind spezialisierte Hardware-Beschleuniger, die von Google speziell für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Anwendungen entwickelt wurden. TPUs bieten eine hohe parallele Rechenleistung und sind so konzipiert, dass sie nahtlos mit der Cloud-Computing-Plattform TensorFlow von Google zusammenarbeiten.

Cloud-Computing-Plattformen. Cloud-Computing-Plattformen wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud bieten Zugang zu einer breiten Palette von Rechenressourcen, die zum Trainieren und Ausführen neuronaler Netze verwendet werden können. Cloud-Computing-Plattformen können kosteneffektiv und skalierbar sein, so dass die Benutzer bei Bedarf schnell Ressourcen bereitstellen und entfernen können, ohne in teure Hardware investieren zu müssen.

Die Wahl des Servers für neuronale Netze hängt von mehreren Faktoren ab, darunter die Größe und Komplexität des Netzes, die Größe der Trainingsdaten und die gewünschte Geschwindigkeit und Genauigkeit des Trainingsprozesses. In der Regel werden GPU-Server für das Training großer und komplexer neuronaler Netze bevorzugt, während CPU-Server und Cloud-Computing-Plattformen besser für kleinere, weniger komplexe Netze oder für die Bereitstellung und Inferenz geeignet sind.

Schlussfolgerungen

Neuronale Netze (künstliche Intelligenz (KI)) sind ein sich rasch entwickelnder Bereich, der darauf abzielt, intelligente Maschinen zu entwickeln, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern würden. In den letzten Jahren hat die künstliche Intelligenz erhebliche Fortschritte gemacht.

Die KI verändert Branchen und schafft neue, und sie kann erhebliche soziale und wirtschaftliche Vorteile bringen.

Die Entwicklung und der Einsatz von KI werfen jedoch auch wichtige ethische, rechtliche und soziale Fragen auf, wie z. B. Datenschutz, Verantwortlichkeit, Transparenz und Voreingenommenheit. Eine große Herausforderung für die KI-Gemeinschaft ist es, sicherzustellen, dass KI-Systeme verantwortungsvoll entwickelt und eingesetzt werden und mit den menschlichen Werten und Zielen in Einklang stehen.

Die Entwicklung der KI wird auch weiterhin von Fortschritten in den Bereichen maschinelles Lernen, Big Data und Hochleistungscomputer abhängen und die Zusammenarbeit zwischen Forschern, Praktikern, politischen Entscheidungsträgern und der Gesellschaft insgesamt erfordern.

P.S

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