Einführung in die KI und künstliche neuronale Netze (KNN)

Ein Computer ist dem menschlichen Gehirn in vielerlei Hinsicht überlegen. So rechnet er beispielsweise in der Regel viel schneller und genauer als ein Mensch. Die computergestützte Informationsverarbeitung hat gegenüber den menschlichen Fähigkeiten ganz konkrete Vorteile. Ein Computer kann Daten viel schneller und genauer verarbeiten, berechnen und speichern als ein Mensch und sie jederzeit abrufen. Das menschliche Gedächtnis ist unvollständig, und manche gespeicherten Informationen geraten irgendwann in Vergessenheit.

Der Begriff künstliche Intelligenz (KI) wurde erstmals 1956 im Rahmen eines wissenschaftlichen Forschungsprojekts (dem Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence) geprägt.

Künstliche neuronale Netze bestehen aus einem Netzwerk von Neuronen, das durch eine grosse Anzahl von Verbindungen zwischen ihnen gekennzeichnet ist. Die Stärke der Verbindung zwischen einzelnen Neuronen im neuronalen Netz wird durch Gewichte bestimmt. Beim Trainieren des Netzes werden diese Gewichte so lange angepasst, bis eine bestimmte Eingabe die gewünschte Ausgabe erzeugt.

Die Rechenleistung ist ein entscheidender Faktor bei der Anwendung künstlicher neuronaler Netze. Einerseits hat sich die Rechenleistung von Computersystemen in den letzten Jahren erheblich verbessert; andererseits wurden auch spezifische Fortschritte hinsichtlich der für neuronale Netze erforderlichen Architektur erzielt.

In den letzten Jahren hat das weltweite Datenvolumen ein explosives Wachstum erfahren. Die Menge der weltweit generierten Daten ist bemerkenswert gestiegen; so werden heute global mehr als zweieinhalb Mal so viele Daten generiert wie noch vor fünf Jahren.

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), in dem Algorithmen Muster aus Daten lernen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen, anstatt handcodierten Regeln zu folgen. Anstelle starrer Regeln analysieren Maschinen grosse Datenmengen, erkennen darin Muster, Beziehungen und Strukturen und verbessern ihre Leistung auf der Grundlage dieser Erfahrungen. Künstliche neuronale Netze (KNN) sind eine spezielle Klasse von Modellen des maschinellen Lernens.

Künstliche neuronale Netze (KNN) sind an der Struktur des menschlichen Gehirns angelehnt und haben in den letzten Jahren einen enormen Aufschwung erlebt. In vielen Anwendungen simulieren sie mentale Prozesse; die Funktionsweise ihrer verschiedenen Elemente basiert jedoch oft nicht auf dem Modell natürlicher Neuronen. In den meisten Anwendungen kommt es nicht auf die Ähnlichkeit mit dem natürlichen biologischen Modell an, sondern vielmehr auf den effektiven und effizienten Einsatz von Methoden zur Datenverarbeitung und -analyse.

Künstliche neuronale Netze (KNN) bestehen aus miteinander verbundenen Neuronen, die in Schichten angeordnet sind. Sie bilden das Rückgrat des maschinellen Lernens, indem sie komplexe Muster in grossen Datenmengen erkennen und so zahlreiche Anwendungen ermöglichen. Künstliche neuronale Netze basieren auf einem biologischen Modell und stellen eine Abstraktion dieses Modells dar. Sie sind jedoch keine Nachbildungen biologischer neuronaler Netze.

Ein künstliches neuronales Netz besteht aus mehreren Schichten künstlicher Neuronen:

Die Eingabeschicht (engl.: input layer) ist die erste Schicht des neuronalen Netzes. Sie empfängt die Rohdaten. Jedes Neuron in dieser Schicht repräsentiert ein Merkmal der Eingabe.

Die versteckten Schichten (engl.: hidden layers) sind die Schichten zwischen der Eingabe- und der Ausgabeschicht. Ein künstliches neuronales Netzwerk kann eine oder mehrere versteckte Schichten haben, wobei die Neuronen in diesen Schichten oft mit allen Neuronen der vorherigen Schicht verbunden sind. Die künstlichen Neuronen in der versteckten Schicht ermöglichen es dem Netzwerk, immer komplexere und abstraktere Merkmale herauszufiltern.

Die Ausgabeschicht (engl.: output layer) liefert das Endergebnis. Je nach Aufgabe kann die Ausgabe unter anderem eine einzelne Zahl (Regression) oder Wahrscheinlichkeiten für verschiedene Klassen (Klassifizierung) sein.

Ein Feedforward-Netz (FNN) ist die einfachste und grundlegendste Art eines künstlichen neuronalen Netzes. Bei dieser Architektur fliesst die Information nur in eine Richtung (von der Eingabeschicht über eine oder mehrere versteckte Schichten zur Ausgabeschicht). Es gibt keine Rückkopplung, was bedeutet, dass die Ausgabe einer Schicht einfach an die nächste Schicht weitergeleitet wird. Feedforward-Netze eignen sich für Aufgaben, bei denen die Eingaben voneinander unabhängig sind und keine bestimmte Reihenfolge haben. Feedforward-Netze verfügen über kein Gedächtnis.

Ein rekurrentes neuronales Netz (RNN) ist eine spezielle Art von neuronalen Netzwerken, die für die Verarbeitung sequenzieller oder zeitabhängiger Daten geeignet ist. Im Gegensatz zu Feedforward-Netzen verfügen RNNs über Rückkopplungsverbindungen, die es ihnen ermöglichen, Informationen aus vorherigen Schritten an den aktuellen Schritt weiterzugeben, wodurch das Netz eine Art Kurzzeitgedächtnis erhält (allerdings kein Langzeitgedächtnis und daher keine Fähigkeit, langfristige Abhängigkeiten zu erkennen). Diese Netze eignen sich gut für Zeitreihenprognosen (wie beispielsweise Prognosen auf Basis von Finanzmarktdaten).

Ein Neuron ist eine Verarbeitungseinheit, die die über gewichtete Verbindungen empfangenen Werte entsprechend aggregiert und unter Verwendung einer Aktivierungsfunktion einen Aktivierungszustand bestimmt.

Ein neuronales Netz besteht aus einer Gruppe von Neuronen, die durch gerichtete und gewichtete Verbindungen miteinander verbunden sind. Jede Verbindung zwischen den Neuronen verfügt über einstellbare Gewichte. Durch den sogenannten Lernprozess (auf Englisch: Training) werden diese Gewichte kontinuierlich optimiert, bis das Netz in der Lage ist, zuverlässige und korrekte Vorhersagen zu treffen.

Beim überwachten Lernen (engl.: supervised learning) wird das Netz anhand von beschrifteten Daten trainiert, wobei jeder Eingabe eine richtige Antwort zugeordnet ist. Das Netz lernt, die Eingaben den richtigen Ausgaben zuzuordnen, indem es Fehler minimiert.

Beim unüberwachten Lernen (engl.: unsupervised learning) wird das Netz anhand von unbeschrifteten Daten trainiert. Das Netzwerk lernt, Muster, Strukturen oder Gruppierungen zu erkennen, die in den Daten verborgen sind, ohne dass ihm richtige Antworten vorgegeben werden.

Beim verstärkenden Lernen (engl.: reinforcement learning) lernt das Netzwerk durch Interaktion mit einer Umgebung. Es erhält Belohnungen oder Strafen für seine Handlungen und versucht, die Gesamtbelohnung im Laufe der Zeit zu maximieren.

Beim Transferlernen (engl.: transfer learning) wird ein Modell, das bereits anhand eines Datensatzes für eine bestimmte Aufgabe trainiert wurde, wiederverwendet und anschliessend an eine neue, verwandte Aufgabe angepasst. Anstatt ein neuronales Netz von Grund auf neu zu trainieren, wird ein vortrainiertes Netz verwendet und anhand eines kleineren, spezifischen Datensatzes weiterverfeinert.

In der Vergangenheit erwiesen sich verschiedene KI-Techniken oft als nichts weiter als kurzlebige Trends. Der Unterschied heute besteht darin, dass viele KI-Anwendungen die Marktreife erreicht haben oder sich in Tests und in der Praxis bewährt haben. KI ist bereits ein nützliches Werkzeug und hält in immer grösserem Umfang und immer schneller Einzug in verschiedene Wirtschaftsbereiche.

Die grosse Flexibilität neuronaler Netze kann sich sowohl als Vorteil als auch als Nachteil erweisen. Es ist wichtig zu beachten, dass sich unter bestimmten Bedingungen ein algorithmischer Ansatz als vorteilhafter erweisen kann. Wenn Sie in Ihrem Unternehmen Bedarf sehen, eigene neuronale Netze zu implementieren, oder dies näher erkunden möchten, können Sie sich gerne unverbindlich an uns wenden. Wir führen die erforderlichen Analysen für Sie durch und erstellen bei Bedarf die Netzwerke sowie trainieren die Modelle entsprechend. Im Anschluss an die Modellentwicklung führen wir routinemässig eine angemessene Bewertung der Modellqualität durch und bieten Unterstützung bei der Schulung und Implementierung an.