Neuronale Netze sind eine wichtige Technologie im Bereich des maschinellen Lernens und haben eine Vielzahl von Anwendungen in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung bis hin zur Sprachverarbeitung. Diese künstlichen Intelligenzsysteme ahmen die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nach, indem sie aus großen Mengen von Daten lernen und Muster erkennen. Hier sind einige Grundlagen, Anwendungen und Zukunftsaussichten von neuronalen Netzen:
Grundlagen: Neuronale Netze bestehen aus einer Reihe von künstlichen Neuronen, die in Schichten angeordnet sind und miteinander verbunden sind. Jedes Neuron empfängt Eingaben, verarbeitet sie und gibt eine Ausgabe weiter. Während des Trainings werden die Verbindungen zwischen den Neuronen angepasst, um das Netzwerk dazu zu bringen, Muster in den Daten zu erkennen und genaue Vorhersagen zu treffen.
