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Neuronale Netzwerke
Bei neuronalen Netzwerken handelt es sich um eine neue und schnell um sich greifende Technik der quantitativen Desktop-Computer-Analyse. Durch die Software für neuronale Netzwerke wird der Datenanalyse praktisch künstliche Intelligenz hinzugefügt, und zwar mithilfe von Algorithmen, durch die versucht wird, die elementaren Gehirnzellenfunktionen zu imitieren. Mit anderen Worten, diese Algorithmen sind bemüht, die Datenstruktur zu „erlernen“ und somit in den Daten gewisse Muster zu erkennen. Die Software verwendet dann dieses neue „Wissen“, um Lösungen für Probleme vorzuschlagen, bei denen ähnliche Daten involviert sind. Der Rechenvorgang in einem neuronalen Netzwerk erfolgt vollkommen automatisch.

Qualitative und quantitative Analyse
Mithilfe der Software für neuronale Netzwerke können zwei verschiedene Problemarten gelöst werden: (1) Klassifizierungsprobleme bei Bestimmung der Kategorie von unbekannten Einheiten. Dabei kann es sich z.B. um irgendeine Krankheit handeln oder ob ein Kreditnehmer den Kreditbetrag wahrscheinlich pünktlich zurückzahlen wird (2) numerische Probleme, bei denen es darum geht, einen bestimmten numerischen Wert, wie z.B. das Alter eines Lebewesens oder den Umsatz während irgendeiner zukünftigen Verkaufsperiode, vorauszusagen.

Vorteile von neuronalen Netzwerken
Der Unterschied zwischen üblicher Problemlösung mittels Computer und Berechnung mithilfe eines neuronalen Netzwerks liegt darin, dass bei herkömmlicher Problemlösung von bestimmten Annahmen hinsichtlich der Datenstruktur ausgegangen wird, wodurch mit einem relativ einfachen Abhängigkeitsmodell gearbeitet werden kann. Die Daten entsprechen jedoch oft nicht genau diesen Annahmen, wodurch die Lösungen dann leicht ungenau sind. Bei neuronalen Netzwerken handelt es sich dagegen um komplizierte Systeme mit hochgradig verkoppelten Elementen, durch die komplexe Datenbeziehungen modelliert werden können, was durch herkömmliche Methoden einfach nicht möglich ist. Diese beiden unterschiedlichen Ansätze sollten sich jedoch in keiner Weise Konkurrenz machen, sondern praktisch ergänzen.

Über mehr als 60 Jahre hinausgehende Entwicklung
Der Begriff „neuronales Netzwerk“ bezieht sich auf die Gehirnzelle, die auch „Neuron“ genannt wird. Genau wie bei dem menschlichen Neuron erhält auch ein künstliches, rechenbetontes Neuron seine Eingaben aus einer Anzahl von Quellen und reagiert darauf mit nur einer einzigen Ausgabe. Überraschenderweise geht die Entwicklung der neuronalen Netzwerke viel weiter als generell erwartet zurück. Das erste künstliche Neuron wurde bereits 1943 im Entwurf vorgelegt, und zwar durch den Neurophysiologen Warren McCulloch (University of Illinois und MIT) und den Logiker Walter Pitts (MIT). Aber diese Erfindung kam erst mit Einführung des Hochgeschwindigkeitsrechners richtig zum Tragen.

Realitätsanwendungen
Die heutigen kommerziellen und wissenschaftlichen Umgebungen, in denen Computersysteme enorme Datenmengen extrahieren können, stellen geradezu das ideale Umfeld für neuronale Netzwerke dar. Auch ist diese Technik vielen Fachkräften zugänglich, bei denen es sich nicht unbedingt um Computerexperten handelt. Neuronale Netzwerkprogramme werden derzeit u.a. auf folgenden Anwendungsgebieten eingesetzt: Aufdeckung von Kreditkartenbetrug, Darlehens- und Investitionsrisikoprognosen, Tumordiagnose, Identifizierung unbekannter biologischer Gewebeproben und Prognosen darüber, ob Produkte den Sicherheitsnormen entsprechen oder nicht entsprechen werden.


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