Lernnetzwerk

Wenn man sich mit dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz befasst, stößt man früher oder später auf den Begriff Lernnetzwerk. Doch was versteht man genau darunter und wozu dient es? In diesem Glossar-Eintrag erläutern wir das Konzept des Lernnetzwerks einfach und verständlich.

Was ist ein Lernnetzwerk?

Ein Lernnetzwerk oder oft auch als neuronalen Netzwerk bezeichnet, ist im Bereich der Künstlichen Intelligenz eine Technologie, die sich am Aufbau des menschlichen Gehirns orientiert. Es handelt sich um eine Nachbildung der Art, wie unser Gehirn Informationen verarbeitet und lernt. Grundlegend besteht ein solches Netzwerk aus vielen miteinander verbundenen Knoten, sogenannten Neuronen, die in der Lage sind, aus den ihnen zugeführten Daten zu lernen.

Wie funktioniert ein Lernnetzwerk?

Ein Lernnetzwerk lernt indem es Muster in Daten erkennt. Dazu werden Daten in das Netzwerk eingeführt und die Verbindungen zwischen den Neuronen justiert, bis das Netzwerk die Fähigkeit erlernt, die Eingangsdaten in die gewünschten Ausgangsdaten zu transformieren. Dieser Prozess wird auch als Training bezeichnet. Mit jedem Trainingsschritt erhöht das Netzwerk seine Genauigkeit bei der Mustererkennung. Dies ermöglicht es, Vorhersagen zu treffen, also beispielsweise zukünftige Daten auf Basis der bisherigen Daten zu erzeugen oder zu klassifizieren.

Anwendungsbereiche von Lernnetzwerken

Lernnetzwerke finden in verschiedensten Bereichen Anwendung. Sie können zur Erkennung von Bildern, Sprache oder Handschrift genutzt werden, sie können zu Entscheidungsfindungen beisteuern oder komplexe Probleme lösen. Autonome Fahrzeuge und Empfehlungssysteme in Online-Shops sind nur zwei von vielen Beispielen, wie neuronalen Netzwerke in unserer täglichen Welt nutzen finden. Aber auch in der Forschung und Medizin wird dieser Ansatz immer mehr verwendet, beispielsweise zur Erkennung von Krankheiten anhand von Röntgen- oder MRT-Bildern.

Fazit

Das Lernnetzwerk ist also eine Schlüsseltechnologie in der Welt der Künstlichen Intelligenz. Es imitiert das Lernen des menschlichen Gehirns durch Erkennen von Mustern in Daten und stellt damit eine immer wichtiger werdende Technik in vielen Bereichen von Wissenschaft und Wirtschaft dar.