Neuronale Netze: KI anhand eines einfachen Beispiels erklärt

Künstliche Intelligenz (KI) hat die Art und Weise, wie wir Daten analysieren und Entscheidungen treffen, revolutioniert. Eine der Schlüsseltechnologien hinter KI sind neuronale Netze. Diese nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns entwickelten Modelle helfen uns, komplexe Muster in Daten zu erkennen und vorherzusagen. In diesem Blog-Beitrag erkläre ich, wie neuronale Netze funktionieren, indem wir uns ansehen, wie man ein einfaches neuronales Netzwerk verwenden könnte, um das Wetter als „gut“ oder „schlecht“ zu klassifizieren, basierend auf Faktoren wie Temperatur, Niederschlag und Jahreszeit.

Was sind neuronale Netze?

Ein neuronales Netz besteht aus mehreren Schichten von Neuronen, die Informationen verarbeiten, indem sie Eingabesignale aufnehmen, diese basierend auf ihren internen Gewichtungen verarbeiten und schließlich ein Ausgabesignal liefern. Diese Netzwerke lernen aus Beispieldaten, um ihre internen Gewichtungen anzupassen, was ihnen ermöglicht, Entscheidungen oder Vorhersagen über neue, unbekannte Daten zu treffen.

Netzwerkaufbau unseres Beispiels der Wetterklassifikation:

1. Eingangsschicht: Drei Neuronen für Temperatur, Niederschlag und Jahreszeit mit negativem Maximalwert von -1 und positivem Maximalwert von +1.
2. Versteckte Schicht: Zwei Neuronen, um komplexe Beziehungen abzubilden.
3. Ausgangsschicht: Ein Neuron für die Klassifikation in „gutes“ oder „schlechtes“ Wetter.

Gewichtungen und ihre Interpretation

Nehmen wir an, unser Netzwerk hat bereits einige Trainingsdaten verarbeitet. Die Gewichtungen könnten wie folgt aussehen:

• Temperatur-Neuron zu Neuron 1 der versteckten Schicht: 0.8 (hohe positive Gewichtung, höhere Temperaturen deuten eher auf gutes Wetter hin)
• Niederschlag-Neuron zu Neuron 1 der versteckten Schicht: -0.2 (leichte negative Gewichtung, deutet auf minimalen Niederschlag und somit tendenziell eher schlechtes Wetter hin)
• Jahreszeit-Neuron zu Neuron 1 der versteckten Schicht: 0.3 (leichte positive Gewichtung, bestimmte Jahreszeiten können gutes Wetter begünstigen)

Auswirkungen der Gewichtungen:

Hohe Temperatur, minimaler Niederschlag, Frühjahr/Sommer: Das Neuron für die Temperatur liefert eine starke positive Eingabe, das Neuron für den Niederschlag eine neutrale bis leicht negative Eingabe. Das Neuron für die Jahreszeit verstärkt das positive Signal jedoch nochmals. Die Summe dieser gewichteten Eingaben führt zu einer erhöhten Aktivierung des Neurons in der versteckten Schicht, was wiederum das Ausgangsneuron dazu bringt, „gutes“ Wetter zu signalisieren.

Trainingsprozess und Fehlerminimierung

Während des Trainingsprozesses wird das Netzwerk durch viele solcher Beispiele geführt, und die Gewichtungen werden ständig angepasst, um den Vorhersagefehler zu minimieren. Dies erfolgt durch einen Algorithmus namens Backpropagation, bei dem der Fehler von der Ausgabe zurück an die Eingangsschicht übertragen wird, um die Gewichtungen effektiv zu optimieren.

Abschluss

Das Beispiel zeigt, wie durch die Anpassung der Gewichtungen in einem neuronalen Netzwerk Vorhersagen und Entscheidungen auf Basis komplexer Eingabedaten getroffen werden können. Trotz der Simplizität des Modells in diesem Beispiel spiegelt es die grundlegenden Mechanismen wider, die auch in weit komplexeren KI-Systemen zur Anwendung kommen. Neuronale Netze sind damit ein mächtiges Werkzeug in der Welt der Datenanalyse und KI, das in der Lage ist, aus Daten zu lernen und intelligente Entscheidungen zu treffen.

Autor: Andreas Ströbel / ChatGPT

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