Neuronales Netz
Ein Modell aus verbundenen Rechenknoten mit anpassbaren Parametern.
Was ist ein neuronales Netz?
Ein neuronales Netz verbindet Rechenknoten, häufig in mehreren Schichten. Gewichte bestimmen den Einfluss von Eingaben; Aktivierungsfunktionen verändern kombinierte Werte und ermöglichen etwa nichtlineare Beziehungen. Beim Training werden geeignete Modellparameter angepasst. Der Name bezieht sich auf eine biologische Anregung, beschreibt aber kein menschliches Gehirn. Die spätere Anwendung auf neue Eingaben ist nicht automatisch weiteres Training.
In einem erfundenen Betrieb soll ein Netz eine einzelne handschriftliche Ziffer auf einem Formularbild erkennen. Es liefert eine Vorhersage aus den Bilddaten. Bei unklarer Schrift ist eine geeignete Prüfung vorgesehen. Auch eine formal passende Ziffer beweist nicht, dass der Beleg dem richtigen Auftrag zugeordnet wurde. Erkennung und fachliche Zuordnung brauchen deshalb jeweils passende Kontrollen.
Quellen
Verwandte Begriffe
- Maschinelles LernenModelle lernen Muster aus Daten und nutzen sie für neue Eingaben.
- Deep LearningMaschinelles Lernen mit neuronalen Netzen aus mehreren Verarbeitungsschichten.
- Large Language ModelEin Large Language Model verarbeitet Sprache anhand gelernter Muster. Flüssiger Text belegt weder sachliche Richtigkeit noch Zugriff auf aktuelle Firmendaten.
- ModellkarteEine Modellkarte dokumentiert Zweck, Grundlagen, Bewertungsbedingungen und bekannte Grenzen eines KI-Modells für eine bestimmte Version.
- KI-EinsatzbereitschaftKI-Einsatzbereitschaft beschreibt die Voraussetzungen für ein KI-Vorhaben: Ziel, nutzbare Daten, Fähigkeiten, Zuständigkeit und Betriebsablauf.
- Context EngineeringContext Engineering bereitet die Informationen für einzelne Modellaufrufe vor: passende Anweisungen, Nachrichten, Quellen und aktuelle Zustände.
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