2 Fragen zu Neuralnetz

Ein einfaches Perceptron und ein mehrschichtiges Perceptron (MLP) sind beide Arten von künstlichen neuronalen Netzen, unterscheiden sich jedoch in ihrer Struktur und ihren Fähigkeiten. 1. **Einfaches Perceptron:** - **Struktur:** Besteht aus einer einzigen Schicht von Neuronen (auch als Knoten oder Einheiten bezeichnet), die direkt mit den Eingabedaten verbunden sind. - **Funktion:** Jedes Neuron berechnet eine gewichtete Summe der Eingaben, wendet eine Aktivierungsfunktion (meistens ein Schwellenwert) an und gibt das Ergebnis aus. - **Einschränkungen:** Kann nur lineare Trennungen lernen, d.h., es kann nur Probleme lösen, bei denen die Daten durch eine gerade Linie (in zwei Dimensionen) oder eine Hyperebene (in höheren Dimensionen) getrennt werden können. 2. **Mehrschichtiges Perceptron (MLP):** - **Struktur:** Besteht aus mindestens drei Schichten: einer Eingabeschicht, einer oder mehreren versteckten Schichten und einer Ausgabeschicht. Jede Schicht besteht aus mehreren Neuronen. - **Funktion:** Die Neuronen in den versteckten Schichten berechnen ebenfalls gewichtete Summen der Eingaben und wenden Aktivierungsfunktionen an, aber die Eingaben für diese Neuronen kommen aus den Ausgaben der vorherigen Schicht. Dies ermöglicht es dem MLP, komplexere, nicht-lineare Beziehungen in den Daten zu modellieren. - **Fähigkeiten:** Kann nicht-lineare Trennungen lernen und ist daher in der Lage, komplexere Probleme zu lösen, wie z.B. die Erkennung von Mustern in Bildern oder die Verarbeitung natürlicher Sprache. Zusammengefasst: Ein einfaches Perceptron ist auf lineare Probleme beschränkt, während ein mehrschichtiges Perceptron durch seine zusätzlichen Schichten und Neuronen in der Lage ist, komplexe, nicht-lineare Probleme zu lösen.

In der Fachterminologie der Künstlichen Intelligenz (KI) gibt es eine Vielzahl von Schlüsselbegriffen. Hier sind einige der wichtigsten: 1. **Algorithmus**: Eine Reihe von Anweisungen oder Regeln, die ein Computer befolgt, um ein Problem zu lösen. 2. **Neuronales Netzwerk**: Ein Modell, das die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt und aus einer großen Anzahl von miteinander verbundenen Knoten (Neuronen) besteht. 3. **Maschinelles Lernen (ML)**: Ein Teilbereich der KI, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. 4. **Überwachtes Lernen**: Ein ML-Ansatz, bei dem das Modell mit gekennzeichneten Daten trainiert wird. 5. **Unüberwachtes Lernen**: Ein ML-Ansatz, bei dem das Modell mit unmarkierten Daten trainiert wird und Muster oder Strukturen in den Daten selbstständig erkennt. 6. **Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)**: Ein ML-Ansatz, bei dem ein Agent durch Belohnungen und Bestrafungen lernt, wie er sich in einer Umgebung verhalten soll. 7. **Deep Learning**: Ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der auf tiefen neuronalen Netzwerken basiert und besonders gut für die Verarbeitung großer Datenmengen geeignet ist. 8. **Künstliches Neuronales Netzwerk (KNN)**: Ein Netzwerk von künstlichen Neuronen, das zur Mustererkennung und Klassifikation verwendet wird. 9. **Natural Language Processing (NLP)**: Ein Bereich der KI, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache befasst. 10. **Computer Vision**: Ein Bereich der KI, der es Computern ermöglicht, visuelle Daten zu interpretieren und zu verstehen. 11. **Big Data**: Große und komplexe Datensätze, die mit traditionellen Datenverarbeitungsmethoden schwer zu handhaben sind. 12. **Datenvorverarbeitung**: Der Prozess der Bereinigung und Transformation von Rohdaten, um sie für die Analyse vorzubereiten. 13. **Feature Engineering**: Der Prozess der Auswahl, Modifikation und Erstellung von Merkmalen (Features) aus Rohdaten, um die Leistung eines ML-Modells zu verbessern. 14. **Hyperparameter**: Parameter, die die Struktur und das Verhalten eines ML-Modells steuern und vor dem Training festgelegt werden müssen. 15. **Overfitting**: Ein Problem, bei dem ein ML-Modell zu gut an die Trainingsdaten angepasst ist und daher schlecht auf neue, unbekannte Daten generalisiert. 16. **Underfitting**: Ein Problem, bei dem ein ML-Modell die Trainingsdaten nicht gut genug erfasst und daher sowohl auf Trainings- als auch auf Testdaten schlecht abschneidet. Diese Begriffe bilden die Grundlage für das Verständnis und die Anwendung von KI-Technologien.