Das Feld der Datenwissenschaft bewegt sich allmählich weg von menschlichen Händen und wird weiterhin von künstlicher Intelligenz und Maschinen ersetzt. Anstatt dass Menschen viel Zeit mit komplexen Daten verbringen müssen, können trainierte Algorithmen und Datenwerkzeuge eine Aufgabe sehr schnell erledigen. Eines dieser leistungsstarken Datenanalysewerkzeuge sind neuronale Netzwerke. Sie sind hervorragend darin, Muster in komplexen Datensätzen zu erkennen und genaue Ergebnisse zu liefern.
Das Wichtigste zuerst: Was ist ein neuronales Netzwerk?
Ein neuronales Netzwerk ist ein Rechenmodell, das ähnlich wie das Netzwerk von Neuronen im menschlichen Gehirn funktioniert.
Sie unterscheiden sich jedoch darin, dass es sich um künstliche neuronale Netzwerke handelt. Schichten, die Neuronen genannt werden, sind miteinander verbunden und übertragen ständig Informationen von einem Ort zum anderen. Es gibt ein Gleichgewicht der Macht zwischen diesen Verbindungen und in der Mustererkennung gibt jeder Neuron Informationen über dieses Muster preis. Aber die richtigen gewinnen an Gewicht und die falschen Neuronen schrumpfen. Dadurch kann es leicht die komplexesten Texte und Bilder identifizieren.
Der Prozess des neuronalen Netzwerks
Neuronales Netzwerk Prozess
1. Der Prozess des neuronalen Netzwerks beginnt damit, Eingabedaten bereitzustellen, was als überwachtes Lernen bezeichnet werden kann. In diesem Schritt werden die zuvor gesammelten Daten in das System geladen. Diese Daten reisen dann zwischen den versteckten Schichten und jedes Neuron macht Berechnungen basierend auf diesen Eingaben.
2. Diese Neuronen sind ständig anpassungsfähig und verändern sich. Die Neuronen versuchen, Muster aufzudecken, indem sie Gewichte auf Eingaben zuweisen. Die Ergebnisse einiger Neuronen liefern genauere Ergebnisse als andere und das Netzwerk hebt sie entsprechend dem Gewicht dieser korrekten Ergebnisse hervor.
3. Dieser Informationsübertragungsprozess setzt sich durch die Eingabeschichten fort und erreicht schließlich die endgültige Ausgabeschicht. In dieser Schicht entsteht eine endgültige Vorhersage als Ergebnis der verarbeiteten Daten. Um ein Beispiel zu geben, um dies greifbar zu machen, verwendet auch die Gesichtserkennungstechnologie neuronale Netzwerke.
Zunächst werden Bilder von Gesichtern in sie geladen und Dinge, die kein Gesicht darstellen, als Eingabe für die Negation gegeben. Wenn Sie später neuronale Netzwerke bitten, bestimmte Gesichter zu identifizieren, können sie aufgrund dessen, was sie gelernt haben, nun sagen, ob es sich um Gesichter handelt oder nicht.
Wie man das neuronale Netzwerk bei der Datenanalyse verwendet
Um neuronale Netzwerke in der Datenanalyse zu verwenden, müssen Sie bestimmte Schritte befolgen: Zunächst sollte ein Datensatz für die Netzwerkanalyse gesammelt werden. Dieser Datensammlungsprozess ist der wichtigste Schritt, damit das neuronale Netzwerk richtig funktioniert. Dann müssen Sie dieses Modell durch Auswahl eines für die Datenklassifizierung geeigneten Modells vorbereiten. Zum Beispiel können Sie rekurrente neuronale Netzwerke verwenden, um Textdaten zu analysieren.
Im nächsten Schritt müssen Sie die Neuronen trainieren. Bestimmen, auf welche Informationen sie sich mit Hilfe von Gewichten konzentrieren sollen. Später werden neuronale Netzwerke neue Hierarchien mit Verbindungen untereinander aufbauen. Sie sollten dieses Netzwerkmodell mit kleinen Proben testen und für den späteren Gebrauch speichern. Von nun an kann das von Ihnen vorbereitete neuronale Netzwerk kontinuierlich in der Datenanalyse verwendet werden.
Häufig gestellte Fragen zu neuronalen Netzwerken
In diesem Abschnitt können Sie allgemeine Antworten und genaue Informationen zu neuronalen Netzwerken erfahren.
Sie können mit neuronalen Netzwerken komplexere Beziehungen aufdecken, die in vielen verschiedenen Aspekten der Datenanalyse aktiv genutzt werden können. Vor allem ist es vor der Durchführung von Datenanalysen notwendig, diese neuronalen Netzwerke mit Daten zu füttern oder sie zunächst zu trainieren .
Diese Eingaben können später in vielen Bereichen der Datenanalyse helfen. Zum Beispiel können neuronale Netzwerke in der Musterklassifizierung, der Untersuchung komplexer Texte, der Prognose, der Bilderkennung, der Dateninterpretation, der Visualisierung und vielen anderen Bereichen eingesetzt werden.
Wenn Sie ein neuronales Netzwerk für die Datenklassifizierung wählen möchten, sollten Sie zunächst die Art der Daten und die Anforderungen Ihres Zwecks berücksichtigen. Es gibt einige Arten von neuronalen Netzwerken mit Datenanalysefunktionen, die häufig für verschiedene Arten von Datenklassifizierung verwendet werden.
-Analyse von Textdaten: Recurrent Neural Network
-Analyse von Tabellendaten: Multilayer Perceptron
-Analyse von Graphdaten: Graph Neural Network
-Analyse von Bilddaten: Convolutional Neural Network
Ja, Datenwissenschaftler verwenden aktiv und häufig neuronale Netzwerke für Deep Learning in ihrer Forschung. Sie nutzen sie, um eine Aufgabe effektiv und schnell zu lösen, komplexe Beziehungen aufzudecken und die meisten Aufgaben einfacher zu machen. Dank der vielseitigen Verwendung von neuronalen Netzwerken finden sie viele verschiedene Anwendungsbereiche wie Medizin, Wirtschaft, Marketing und Produktion.
Zum Beispiel könnte ein Datenwissenschaftler im Bereich Gesundheitswesen ein neuronales Netzwerk entwickeln, um Röntgenbilder zu analysieren. Ein Datenwissenschaftler im Bereich Finanzen kann ein Modell erstellen, das Betrug erkennen kann.
Zunächst muss eine Methode verwendet werden, die zur Untersuchung von Textdaten verwendet wird, wie zum Beispiel ein rekurrentes neuronales Netzwerk. Allerdings allein reicht das nicht aus; es ist notwendig, es mit Lang- und Kurzzeitgedächtnisnetzwerken zu unterstützen. Auf diese Weise erhalten Sie ein Netzwerk, das auch komplexe Sätze verstehen kann.
Fazit
Dieser Artikel war ein einführender und informativer Artikel darüber, was neuronale Netzwerke sind. Wir haben versucht zu zeigen, wie Sie wertvolle Erkenntnisse daraus als einzigartiges Werkzeug in der Welt der Datenanalyse gewinnen können. Daher begann der Artikel zunächst mit der Definition eines neuronalen Netzwerks und erklärte dann seine Prozesse und wie man es in der Datenanalyse verwendet. Von nun an können Sie neuronale Netzwerke effektiv einsetzen und leistungsstarke Datenanalysen durchführen.
Atakan ist ein Inhaltsverfasser bei forms.app. Er recherchiert gerne in verschiedenen Bereichen wie Geschichte, Soziologie und Psychologie. Er beherrscht Englisch und Koreanisch. Seine Expertise liegt in der Datenanalyse, Datenarten und -methoden.
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