Self-Organizing Map
Self-Organizing Map
Willkommen zu unserem neuen Eintrag im Glossar: der Self-Organizing Map (SOM) im Kontext der Künstlichen Intelligenz. Dies ist ein grundlegender Begriff, den jeder, der sich mit Künstlicher Intelligenz befasst, verstehen sollte.
Was ist eine Self-Organizing Map?
Die Self-Organizing Map (SOM), auch bekannt als Kohonen-Netzwerk, ist ein Typ von künstlichen neuronalen Netzwerken. Sie wurde erstmals von Professor Teuvo Kohonen in den 1980er Jahren eingeführt. Eine SOM benutzt ein Training ohne Aufsicht (unsupervised learning), um Muster in Daten zu entdecken und zu visualisieren.
Wie funktioniert eine Self-Organizing Map?
Das bemerkenswerte an einer Self-Organizing Map ist, wie sie Muster und Zusammenhänge in Daten darstellt. Ähnlichkeit in Sachen wird als Nähe auf der Karte dargestellt. Hierdurch werden hochdimensionale Daten auf einer niedrigerdimensionalen Karte abgebildet – oft 2D oder 3D. Jeder Knotenpunkt auf der Karte ist wie ein Container für ähnliche Daten. Durch diese Art der Organisation kann ein Anwender schnell Bereiche ähnlicher Muster erkennen und schätzen, wie diese Muster im gesamten Datensatz verteilt sind.
Anwendungen einer Self-Organizing Map
Die Fähigkeit der Self-Organizing Map, komplexe, nichtlineare statistische Beziehungen zwischen hochdimensionalen Daten zu erkennen, macht sie ideal für eine Vielzahl von Anwendungen. Sie werden oft in der Mustererkennung, Datenanalyse und -visualisierung benutzt. Weitere Anwendungsbeispiele sind die Kundenklassifikation in der Marktforschung, Strahlungsmuster in der astrophysikalischen Forschung und Tumorerkennung in der medizinischen Diagnostik.
Zusammenfassung
Zusammengefasst ist eine Self-Organizing Map ein wertvolles Werkzeug in der Künstlichen Intelligenz. Mit ihrer Fähigkeit, Muster in großen und komplexen Datensätzen zu entdecken und zu visualisieren, leistet die SOM einen entscheidenden Beitrag zur Datenanalyse in vielen Bereichen der Forschung und Industrie.
