Neuronale Netzwerke verstehen: Unbekannte Funktionen approximieren
Künstliche Intelligenz nutzt neuronale Netzwerke, um eine unbekannte Funktion abzuschätzen, die als f(x) = y bezeichnet wird. Anstatt diese Funktion direkt zu berechnen, konstruieren KI-Modelle eine Näherung, die als f(x;θ) dargestellt wird, wobei θ die trainierbaren Parameter des Netzwerks symbolisiert. Das Ziel besteht darin, diese Parameter so zu optimieren, dass die Ausgabe des Modells eng mit der tatsächlichen Funktion übereinstimmt.
Um dies zu erreichen, wird eine Verlustfunktion eingeführt, die die Diskrepanz zwischen der vorhergesagten Ausgabe des Modells (y') und dem wahren Wert (y) misst. Einer der gängigsten Ansätze zur Minimierung dieses Unterschieds ist die L2-Verlustfunktion, die größere Fehler stärker bestraft und das Modell dazu anregt, eine genaue Zuordnung zu erlernen.
Durch iteratives Anpassen seiner Parameter durch Optimierungstechniken wie Gradientenabstieg verfeinert das neuronale Netzwerk seine Vorhersagen schrittweise. Dieser Prozess stellt sicher, dass sich das Modell kontinuierlich verbessert, was es zu einem leistungsstarken Werkzeug zur Lösung komplexer Probleme in verschiedenen wissenschaftlichen und technologischen Bereichen macht.