Neuronale Netze sind ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens, der die Informationsverarbeitung des menschlichen Gehirns nachahmt. Sie bestehen aus miteinander verbundenen Schichten von Knoten (Neuronen), die Datenmuster analysieren und so Aufgaben wie Bilderkennung, natürliche Sprachverarbeitung und autonome Entscheidungsfindung ermöglichen. Neuronale Netze ermöglichen KI-Anwendungen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Robotik und vorausschauende Analysen.

Wie neuronale Netze funktionieren:
Neuronale Netze verarbeiten Daten durch mehrere Schichten künstlicher Neuronen, die Eingaben in sinnvolle Ausgaben umwandeln. Zu den wichtigsten Komponenten gehören:

Eingabeschicht: Empfängt Rohdaten (z. B. Bilder, Text, numerische Werte).
Versteckte Schichten: Wenden mathematische Operationen und Transformationen an, um Muster und Merkmale zu extrahieren.
Aktivierungsfunktionen: Bestimmen die Stärke der Neuronenverbindungen und ermöglichen so eine nichtlineare Entscheidungsfindung.
Gewichte und Verzerrungen: Werden im Laufe der Zeit durch Training angepasst, um Vorhersagen zu optimieren.
Output Layer: Erzeugt die endgültige Vorhersage oder Klassifizierung auf der Grundlage der gelernten Muster.
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Neuronale Netze verbessern die Genauigkeit durch iteratives Lernen unter Verwendung großer Datensätze und Optimierungsalgorithmen wie Backpropagation und Gradientenabstieg.