16.07.2022 • 7 Min.

Neuronale Netze sind eines der leistungsfähigsten Modelle des maschinellen Lernens, das komplexe Datensätze mit hoher Genauigkeit modellieren kann. In den letzten Jahren sind sie in einer Vielzahl von Bereichen wie der Bildklassifizierung, der Verarbeitung natürlicher Sprache und Empfehlungssystemen immer beliebter geworden. Für ihren Erfolg gibt es mehrere Gründe. Erstens basieren neuronale Netze auf den Grundlagen der linearen Algebra und der Infinitesimalrechnung, wodurch sie nichtlineare Beziehungen zwischen Eingaben und Ausgaben erlernen können. Zweitens benötigen neuronale Netze im Vergleich zu anderen Modellen des maschinellen Lernens relativ wenig Daten zum Trainieren und können leicht auf große Datensätze skaliert werden. Schließlich haben neuere Techniken wie Deep Learning die Leistung neuronaler Netze erheblich verbessert, da sie eine Möglichkeit bieten, automatisch Merkmale aus Daten zu lernen.