Was sind künstliche neuronale Netze? (Plus Karrierewachstum) • BUOM

25. März 2022

Viele Branchen haben den Einsatz von Deep Learning ausgeweitet, um das Geschäfts- und Kundenerlebnis zu verbessern. Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der häufig künstliche neuronale Netze zur Verarbeitung von Informationen in Programmen der künstlichen Intelligenz eingesetzt werden. Das Studium künstlicher neuronaler Netze kann Ihr Verständnis der künstlichen Intelligenz und der Art und Weise, wie Unternehmen davon profitieren, verbessern. In diesem Artikel besprechen wir, was künstliche neuronale Netze sind, wie sie in Techniken des maschinellen Lernens funktionieren, drei Arten künstlicher neuronaler Netze und neun mögliche Karrierewege, die sie nutzen.

Was sind künstliche neuronale Netze?

Künstliche neuronale Netze (ANNs) sind Knotensätze, die das Verhalten von Neuronen im menschlichen Gehirn nachahmen und zur Entwicklung künstlicher Intelligenz beitragen. Diese Knoten oder Blöcke arbeiten mit anderen Programmen zusammen und helfen bei der Mustererkennung, Signalverarbeitung, Deep Learning und Problemlösung. Jeder Knoten enthält typischerweise sein eigenes Wissen und kann unabhängig lernen oder sein Verhalten ändern, nachdem er neue Daten erhalten hat. Zu den Technologien, die künstliche neuronale Netze nutzen, gehören Gesichtserkennung, Sprach-zu-Text-Transkription, Textvorhersage und Wettervorhersage.

Ein künstliches neuronales Netzwerk umfasst mindestens drei miteinander verbundene Schichten. Die Eingabeschicht sendet Daten an tiefere Schichten, die zusammenfassend als „neuronale“ Schicht bezeichnet werden. Die neuronale Schicht verändert die Daten durch einen Transformationsprozess, nachdem sie jede innere Schicht durchlaufen haben. Jede innere Schicht ermöglicht es dem KNN normalerweise, mehr über bestimmte Themen zu erfahren. Die neuronale Schicht sendet die endgültigen Daten an die Ausgabeschicht.

Wie arbeiten Sie?

Künstliche neuronale Netze funktionieren, indem sie eine Reihe von Knoten mit individuellen Gewichten und Schwellenwerten verbinden. Das Gewicht bestimmt die Wichtigkeit einer Variablen und erhöht oder verringert die Stärke des Signals am Anfang des Neurons. Ein Schwellenwert ist der Daten- oder Energiepegel, den ein Knoten empfangen muss, bevor er eine Aktion ausführt. Ein Knoten wird aktiviert, wenn er ein Eingangssignal über einem bestimmten Knotenschwellenwert empfängt. Anschließend beginnt es, Daten durch die nächsten Schichten des Netzwerks zu senden und den angeschlossenen Neuronen Signale zu geben. Kanten, die Verbindungen zwischen Neuronen, ändern sich häufig, wenn das Netzwerk zu lernen beginnt.

Nachdem die inneren Schichten die Daten verarbeitet haben, senden sie sie durch die Aktivierungsschicht, die die Stärke der Ausgabe bestimmt. Nachdem ein Knoten seinen Ausgang erzeugt hat, wird er zum Eingang des nächsten verbundenen Knotens. Wenn die Ausgabe den Schwellenwert für den nächsten Knoten erreicht, beginnt der Knoten, die Daten zu verarbeiten und sie durch die nächsten Schichten des Netzwerks zu senden. Diese Netzwerke verhalten sich ähnlich wie Entscheidungsbäume, da Daten nach unten und durch Knoten fließen.

Arten neuronaler Netze

Hier ist eine Liste der drei häufigsten Arten neuronaler Netze und wie sie Informationen verarbeiten:

1. Feedforward-Neuronales Netzwerk

Dieser KNN-Typ ist die einfachste Form, da sich die Daten in eine Richtung bewegen. Feedforward-Neuronale Netzwerke arbeiten über eine sich ausbreitende Vorwärtswelle unter Verwendung einer Aktivierungsfunktion. Eine sich vorwärts ausbreitende Welle bedeutet, dass die Daten durch die Eingangsknoten laufen und durch die Ausgangsknoten austreten. Diese Netzwerke verfügen häufig über verborgene Schichten innerhalb der Knoten. Viele Wissenschaftler nutzen sie, weil sie leicht zu warten sind.

2. Neuronales Netzwerk mit radialer Basisfunktion

Die Radiale Basisfunktion (RBF) misst den Abstand eines Punktes relativ zu einem Mittelpunkt. Diese Funktionen haben zwei Ebenen. Die erste Schicht kombiniert den RBF mit den individuellen Eigenschaften des Neurons und die zweite Schicht erzeugt die Ausgabe. Dieses neuronale Netzwerkmodell klassifiziert verschiedene Punkte innerhalb eines Kreises in verschiedene Kategorien, abhängig von ihrer Position im Verhältnis zum Mittelpunkt. Der Standort bestimmt in der Regel auch die Wahrscheinlichkeit, dass das Netzwerk diesem Standort oder dieser Klasse einen ähnlichen Datenpunkt zuordnet. Einige Versorgungsunternehmen nutzen diese KNN, um zu bestimmen, wie die Stromversorgung der Gemeinden während eines Ausfalls wiederhergestellt werden kann.

3. Wiederkehrendes neuronales Netzwerk (RNN)

Dieses ANN speichert die Ausgabe der internen Schicht des Knotens und gibt sie an die Eingabeschicht zurück, um die Vorhersage der Ergebnisse zusätzlicher Eingabedaten zu unterstützen. Dies bedeutet, dass sich ein Neuron bei der Verarbeitung ähnlicher Daten manchmal an frühere Informationen erinnern kann. Wenn ein Neuron eine falsche Vorhersage trifft, nutzt es eine Fehlerkorrektur, um in Zukunft bessere Vorhersagen zu treffen. Es nutzt die Rückausbreitung, was bedeutet, dass Daten rückwärts verschoben werden können, um das Gewicht eines Knotens zu ändern. Einige Organisationen nutzen RNNs für Dienste wie die Textvorhersage, die das nächste Wort oder den nächsten Satz vorhersagt, den Sie möglicherweise auf Ihrem Computer oder Smartphone eingeben.

9 Karrierewege mit künstlichen neuronalen Netzen

Hier ist eine Liste von Stellen, die in ihren Stellenbeschreibungen typischerweise ANN verwenden. Um die aktuellsten Gehaltsinformationen auf Indeed anzuzeigen, besuchen Sie bitte die folgenden Links:

1. Testingenieur

Durchschnittsgehalt im Land: 77.794 $ pro Jahr

Wesentliche Aufgaben: Testingenieure sind Fachleute, die Verfahren und Maschinen oder Computersysteme testen, um sicherzustellen, dass sie möglichst effizient arbeiten. Sie testen häufig Komponenten, lösen Probleme, analysieren Ergebnisse, schlagen Verbesserungen vor und stellen sicher, dass Produkte den Qualitäts- und Industriestandards entsprechen. Testingenieure können künstliche neuronale Netze nutzen, um automatisierte Testsysteme zu erstellen und bestehende Verfahren zu optimieren.

2. Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Durchschnittsgehalt im Land: 78.515 $ pro Jahr

Hauptaufgaben: Forscher sind Fachleute, die sich mit wissenschaftlichen Fragestellungen befassen, indem sie Forschungsstrategien anwenden und Arbeiten bei renommierten Organisationen veröffentlichen. Sie können die Datenerfassung leiten, wissenschaftliche Experimente durchführen und Mittel für zusätzliche Forschung bereitstellen. Forscher können künstliche neuronale Netze nutzen, um Daten zu sammeln oder Vorhersagen zu analysieren, oder sie können sie untersuchen, um ihre Funktionen und Verwendungsmöglichkeiten zu verbessern.

3. Angewandter Wissenschaftler

Durchschnittsgehalt im Land: 87.424 $ pro Jahr

Hauptaufgaben: Angewandte Wissenschaftler sind Fachleute, die wissenschaftliche Forschung betreiben und ihre Ergebnisse anwenden, um bestehende Technologien zu verbessern oder praktische Probleme in bestimmten Branchen wie dem Gesundheitswesen oder der Computertechnik zu lösen. Angewandte Wissenschaftler helfen Unternehmen häufig dabei, ihre Funktionen oder Dienste zu verbessern, indem sie experimentieren, Prototypen erstellen und Modelle für maschinelles Lernen trainieren. Sie können künstliche neuronale Netze verwenden, um Geschäftsergebnisse wie Kundenerlebnisse oder Gewinne zu verbessern, oder sie können interne Tools für Organisations-, Betrugserkennungs- oder Klassifizierungszwecke entwickeln.

4. Business Intelligence-Entwickler

Durchschnittsgehalt im Land: 92.995 $ pro Jahr

Hauptaufgaben: Business-Intelligence-Entwickler sind Fachleute, die Computerprogramme erstellen, mit anderen Ingenieuren zusammenarbeiten und Datenanalysen nutzen, um wichtige Geschäftsinformationen zu finden und mit einem Kunden oder einer Organisation zu teilen. Sie erstellen häufig Softwaretools, mit denen Unternehmen potenzielle Geschäftsstrategien analysieren und nutzen oder die bestehende Software eines Unternehmens verbessern. Business-Intelligence-Entwickler können künstliche neuronale Netze nutzen, um Vorhersagemodelle für Geschäftsstrategien zu erstellen oder große Informationsmengen zu organisieren.

5. Full-Stack-Entwickler

Durchschnittsgehalt im Land: 105.604 $ pro Jahr

Hauptaufgaben: Full-Stack-Entwickler sind Profis, die die gesamte Arbeitslast von Datenbanken, Servern, Computersystemen und einzelnen Clients verwalten. Sie verwalten häufig sowohl das Front-End als auch das Back-End einer Anwendung, was bedeutet, dass sie mit den visuellen Aspekten einer Website, der tatsächlichen Infrastruktur und Funktionen arbeiten, die Benutzer nicht sehen. Sie können Code schreiben, Codierungsprobleme testen und lösen oder mit anderen Wissenschaftlern zusammenarbeiten, um Software zu entwickeln oder zu verbessern.

6. Dateningenieur

Durchschnittsgehalt im Land: 117.043 $ pro Jahr

Hauptaufgaben: Ein Dateningenieur ist ein Fachmann, der Rohdaten analysiert und organisiert, um Datensysteme für bestimmte Organisationen und Funktionen zu erstellen. Sie bewerten häufig die Bedürfnisse einer Organisation, analysieren Trends oder bereiten Algorithmen oder Prototypen vor und erstellen sie. Sie können künstliche neuronale Netze und maschinelles Lernen nutzen, um intelligente Modelle für die Datenextraktion oder Analysetools zu erstellen.

7. Softwareentwickler

Durchschnittsgehalt im Land: 117.564 $ pro Jahr

Hauptaufgaben: Softwareentwickler sind Fachleute, die Software sowohl für Organisationen als auch für einzelne Kunden entwickeln, testen, analysieren und modifizieren. Sie entwickeln häufig Informationssysteme, untersuchen potenzielle Probleme, dokumentieren Lösungen und arbeiten mit anderen Ingenieuren an Projekten. Softwareentwickler können künstliche neuronale Netze nutzen, um Algorithmen zu erstellen, Vorhersagemodelle zu entwickeln oder große Datenmengen zu organisieren.

8. Ingenieur für maschinelles Lernen

Durchschnittsgehalt im Land: 131.001 US-Dollar pro Jahr

Hauptaufgaben: Ingenieure für maschinelles Lernen sind Spezialisten, die verschiedene Systeme der künstlichen Intelligenz erforschen, entwickeln und entwerfen. Sie entwickeln häufig Systeme für maschinelles Lernen, lösen Datenprobleme, erstellen Algorithmen und verbessern die Genauigkeit bestehender KI-Software. Ingenieure für maschinelles Lernen lösen häufig auch komplexe Probleme, führen Tests durch und studieren Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens.

9. Deep-Learning-Ingenieur

Durchschnittsgehalt im Land: 133.755 $ pro Jahr

Hauptaufgaben: Deep-Learning-Ingenieure sind Fachleute, die sich auf die Entwicklung von Computersystemen und Programmen spezialisiert haben, die die Funktionen des menschlichen Gehirns nachahmen. Sie können KI-Software für automatisierte Vorhersagemodelle zur Verwendung in der prädiktiven Suche, virtuellen Assistenten, Chatbots und Übersetzungsanwendungen entwickeln. Deep-Learning-Ingenieure können auch Maschinen entwickeln, die mit neuronalen Netzen arbeiten und ohne menschliches Eingreifen funktionieren.