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Blick in die Black Box

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Grundlagen und Aufbau von neuronalen Netzen

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Neuronale Netze

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Künstliche Neuronale Netze ahmen die Eigenart des Gehirns nach, sich durch Lernvorgänge selbst zu organisieren. Man kann sich vorstellen, dass einem Kind mehrere Bestellungen mit den jeweiligen Ergebnissen gezeigt werden — also: Das Training wird beendet, sobald keine Optimierung nach mehreren Iterationen mehr erzielt werden kann.

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Kursprognosen

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Doch was sind Neuronale Netze überhaupt? In Abbildung 1 ist zu erkennen, dass die Abweichung des Ergebnisses, welches das neuronale Netzwerk currency code list excel einer Bestellung ausgibt, zu dem gewünschten Ergebnis über die Iterationen des Trainings abnimmt.

Eine spezielle Software schafft nun Abhilfe. Das liegt zum Teil auch daran, dass sich neuronale Netze stark an Aufbau und Funktionsweise von komplexen biologischen Netzen orientieren: Als Beispiel nennt er Google. Deep Learning und neuronale Netzwerke: Sie können im Prinzip für jede Aufgabe eingesetzt werden, bei der es darum geht, Zusammenhänge zwischen "unscharfen" Mustern zu erkennen.

Auf Basis eines derart trainierten Netzes können Lösungen für ähnliche Problemstellungen gefunden werden.

Die Architektur Neuronaler Netze

Die Outputschicht liefert dann eine Prognose entsprechend einem zuvor definierten Prognoseziel. Um das Netz trainieren zu können, müssen die Daten massiert, sowie die Datenbasis festgelegt werden.

Mai Hinter Tay steckt ein sogenanntes neuronales Netzwerk, eine Art von rudimentärer künstlicher Intelligenz KIdie von den menschlichen. Und noch ein entscheidender Punkt kommt hinzu.

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Dafür werden die Daten so aufbereitet, dass sie in einen numerischen Wert umgewandelt werden können. Beim überwachten Lernen handelt es sich um eine Technik, bei der ein Lehrer ein bestimmtes Ergebnis für eine Ausgangssituation vorgibt.

Lasst uns darüber diskutieren.

Unter Umständen beurteilt der Computer aufgrund falscher Grundlagen ein Produkt als gut oder schlecht. Sandberg spricht von Robotern, trading roboter deutsch Schmerz empfinden und leiden können — und von der Ethik von Big Data.