Was können neuronale Netzwerke?
Typische Anwendungen für Neuronale Netzwerke Anwendungsbereiche sind beispielsweise die Spracherkennung oder die Bilderkennung. Neuronale Netze können zudem Simulationen und Prognosen für komplexe Systeme und Zusammenhänge erstellen wie in der Wettervorhersage, der medizinischen Diagnostik oder in Wirtschaftsprozessen.
Wann neuronale Netze?
Insbesondere bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten haben sich neuronale Netzwerke bewährt. Neuronale Netzwerke werden beispielsweise in folgenden Bereichen angewendet: Spracherkennung, künstliche Stimmerzeugung. Bilderkennung, Mustererkennung, Schrifterkennung.
Was ist lernrate neuronales Netz?
Die Lernrate (Learning Rate) beschreibt dabei, wie stark das Netz die Gewichtung einzelner Neuronen in Bezug auf erkannte Fehler nach jedem Durchgang anpasst. Die Höhe der Lernrate bestimmt so auch die Dauer des Trainingsprozesses.
Wie lernt ein neuronales Netz?
Wie lernen künstliche neuronale Netze? Neuronale Netze lernen aus Erfahrung, das heißt durch Trainingsmethoden, die große Datenmengen heranziehen und immer wieder analysieren. Die in jedem Analyseschritt gewonnenen Erkenntnisse lassen sich wiederum mit weiteren Daten korrelieren und verknüpfen.
Wann spricht man von Deep Learning?
Deep Learning (DL) ist eine spezielle Methode der Informationsverarbeitung und ein Teilbereich des Machine Learnings. Deep Learning nutzt neuronale Netze, um große Datensätze zu analysieren. Deep Learning ist die Grundlage für die jüngsten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI).
Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning?
Um die Unterschiede zwischen den beiden zusammenzufassen, kann man sagen: Maschinelles Lernen verwendet Algorithmen, um Daten zu analysieren, aus diesen Daten zu lernen und fundierte Entscheidungen zu treffen, die auf dem Gelernten basieren. Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens.