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Maschinelles Lernen (engl. machine learning) ist ein wesentliches Konzept im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI). Es bezeichnet den Vorgang, bei dem ein neuronales Netz zur Verbesserung seiner Leistungsfähigkeit aus Eingabedaten „lernt“.
Was sind neuronale Netze
Um diesen Vorgang besser verstehen zu können, muss man die Idee künstlicher neuronaler Netze und ihre Funktionsweise kennen. Ein künstliches neuronales Netz besteht aus einzelnen Neuronen. Jedes Neutron erhält unterschiedliche Eingabedaten, die jeweils bestimmten Merkmalen oder Eigenschaften entsprechen. Jede Eingabe wird gewichtet, und diese Gewichtung beschreibt den Stellenwert der Eingabe für das Neuron. Vergleicht man das künstliche neuronale Netz mit einer menschlichen Gehirnzelle, also einem echten Neuron, dann entspricht diese Gewichtung der Stärke der Synapsen in der Gehirnzelle.
Zusätzlich zu den echten Eingabewerten erhält jedes künstliche Neuron eine Standard-Eingabe mit dem Wert 1, der sogenannte Bias. Um ein Ergebnis produzieren zu können, werden die gewichteten Eingaben und der Bias summiert und anschließend einer Funktion im Neuron zugeführt, welche dann eine Ausgabe produziert. In einfachen Fällen kann diese Funktion eine Schwellwertfunktion sein, die 1 oder 0 bzw. wahr oder falsch als Ergebnis liefert.
Machine Learning Softwareentwicklung
Wie lernt ein neuronales Netz
Kombiniert man mehrere künstliche Neuronen miteinander, erhält man ein künstliches neuronales Netzwerk. Um auch sehr komplexe Aufgabenstellungen abbilden zu können, werden Neuronen in Schichten angeordnet, wobei eine bestimmte Schicht die Ausgabe der vorherigen Schicht als Eingabe verwendet, wodurch sich ein mehrstufiges Modell ergibt.
Diese mehrschichtigen Systeme bezeichnet man auch im Englischen als „deep“, woraus sich der Begriff „deep learning“ ableitet. Deep learning ist also maschinelles Lernen mit vielschichtigen neuronalen Netzen.
Um zu einem Lernvorgang zu kommen, wird der produzierte Ausgabewert eines Neurons mit dem gewünschten Ergebnis verglichen. Stimmen diese nicht überein, verändern Algorithmen im Neuron die Gewichte für die Eingabewerte. Durch wiederholte Läufe mit entsprechenden Lerndaten wird das Neuron so kalibriert und „lernt“, indem es die Gewichtungen für seine verschiedenen Eingabewerte anpasst, bis der tatsächliche Ausgabewert in allen Fällen dem Sollwert entspricht.
Neben der Architektur des neuronalen Netzes, also der Festlegung der Anzahl von Neuronen und deren Anordnung in Schichten sowie die Definition der Funktionen in den Neuronen, entscheidet insbesondere die Qualität der Testdaten darüber, wie gut und schnell ein neuronales Netz lernen kann. Nur wenn die Test- oder Lerndaten alle möglichen Merkmale (sprich Eingabedaten für die Neuronen) in allen erdenklichen Kombinationen enthalten, kann ein qualitativ hochwertiges Ergebnis produziert werden. Ein neuronales Netz lernt auch im Normalbetrieb stetig dazu, sein Lernvorgang ist nach dem „Anlernen“ nicht abgeschlossen. Dieses fortwährende Lernen ermöglicht die flexible Anpassung des Netzes auf sich verändernde äußere Bedingungen, sprich neue Eingabewerte.
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