Ein künstliches neuronales Netz (KNN) ist ein strukturentdeckendes, multivariates, statistisches Verfahren, das sich an den biologischen Nervenzellen orientiert. Es kann aus Daten lernen, Zusammenhänge erkennen und dadurch komplexe, oft nichtlineare Muster identifizieren. Hier ist eine strukturierte Erklärung:
1.
Grundidee und Ziel
Neuronale Netze gehören zur Gruppe der maschinellen Lernverfahren und können ohne explizite Programmierung Zusammenhänge zwischen Input und Output erlernen. Sie sind „strukturentdeckend“, weil sie automatisch verborgene Muster und Strukturen in den Daten erkennen können.
2.
Aufbau eines neuronalen Netzes
Ein künstliches neuronales Netz besteht aus mehreren Schichten von Neuronen (auch: Knoten, Einheiten):
- Eingabeschicht: Nimmt die Input-Daten (z. B. mehrere Variablen) auf.
- Verborgene Schichten (Hidden Layers): Hier findet die Hauptverarbeitung statt – also die strukturelle Musterentdeckung.
- Ausgabeschicht: Gibt das Resultat aus (z. B. eine Klassifikation oder einen numerischen Wert).
Jede Verbindung zwischen Neuronen hat ein gewichtetes Signal und es werden Aktivierungsfunktionen verwendet, um Nichtlinearitäten abzubilden (z. B. Sigmoid, ReLU).
3.
Lernprozess: Trainingsphase
a)
Vorwärtspropagation
- Die Eingabedaten durchlaufen das Netzwerk Schicht für Schicht.
- Jede Schicht berechnet Zwischenergebnisse anhand von Gewichtungen und Aktivierungsfunktionen.
b)
Fehlerberechnung
- Das Ergebnis wird mit dem tatsächlichen Zielwert (z. B. im Training mit bekannten Ausgaben) verglichen.
- Der Fehler (z. B. via „Mean Squared Error“) wird bestimmt.
c)
Rückwärtspropagation (Backpropagation)
- Der Fehler wird rückwärts durch das Netz propagiert.
- Die Gewichte werden so angepasst, dass der Fehler minimiert wird (mittels z. B. Gradientenabstieg).
Dieser Zyklus wird iterativ durchlaufen, bis das Netz zufriedenstellend lernt.
4.
Multivariat und statistisch
- Multivariat bedeutet: Das Netz verarbeitet mehrere abhängige und unabhängige Variablen gleichzeitig.
- Statistisch bedeutet: Es lernt auf Basis von Wahrscheinlichkeiten, Gewichtungen und Optimierung. Das Netz „schätzt“ die beste Struktur (Gewichte, Aktivierungsverläufe) zur Vorhersage oder Klassifikation.
5.
Einsatzgebiete
Neuronale Netze werden in vielen Bereichen eingesetzt:
- Bilderkennung
- Spracherkennung
- Prognosemodelle (z. B. Börse, Nachfrage, Wetter)
- Medizinische Diagnostik
- Anomalieerkennung
6.
Zusammenfassung
Ein neuronales Netz ist ein algorithmisches Modell, das:
- Strukturen in Daten entdeckt (ohne explizite Vorgabe),
- mehrere Variablen gleichzeitig verarbeitet (multivariat),
- auf statistischen Lernprinzipien beruht,
- in der Lage ist, komplexe, oft nichtlineare Zusammenhänge zu modellieren.