Ein „Neuronales Netzwerk“ ist eine fortschrittliche Computerarchitektur, die den Neuronen des menschlichen Gehirns nachempfunden ist. Es funktioniert, indem es den Prozess der Informationsübertragung und -verarbeitung durch miteinander verbundene Knoten simuliert, die üblicherweise als künstliche Neuronen oder einfach Neuronen bezeichnet werden. Im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) dienen neuronale Netze als Haupttechnik, auf der Deep-Learning-Modelle aufbauen. Sie ermöglichen es Computern, Muster zu erkennen, Daten zu analysieren und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne dass explizite Programmierung erforderlich ist.
Neuronale Netze bestehen aus einer Eingabeschicht, einer oder mehreren verborgenen Schichten und einer Ausgabeschicht, wobei jede Schicht eine Reihe von Neuronen enthält. Die Eingabeschicht empfängt Rohdaten wie Text oder Bilder, die verborgene(n) Schicht(en) verarbeiten die Daten und die Ausgabeschicht liefert das Endergebnis in Form einer Klassifizierung, Vorhersage oder Entscheidung. Neuronen innerhalb dieser Schichten sind durch Wege, sogenannte Synapsen, verbunden, denen Gewichtungen zugewiesen sind, die die Wichtigkeit einer bestimmten Eingabe bestimmen. Lernen findet statt, wenn ein neuronales Netzwerk diese Gewichte feinabstimmt, um Fehler zu minimieren und somit die Genauigkeit seiner Vorhersagen zu erhöhen.
Eine der am weitesten verbreiteten Arten neuronaler Netze ist das Convolutional Neural Network (CNN), das auf bildbasierte Aufgaben wie Objekterkennung, Bildklassifizierung und Computer Vision spezialisiert ist. Ein weiterer beliebter Typ ist das Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerk, das für die Verarbeitung von Sequenzdaten oder Zeitreihendaten konzipiert ist und sich daher für Anwendungen wie Text- und Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Finanzprognosen eignet.
Neuronale Netze wurden in verschiedenen Bereichen implementiert, vom Gesundheitswesen bis zum Finanzwesen und von autonomen Fahrzeugen bis hin zu Empfehlungssystemen. Im Gesundheitswesen werden neuronale Netze eingesetzt, um Krankheiten mithilfe medizinischer Bildgebung zu erkennen und zu diagnostizieren. zum Beispiel die genaue Erkennung von Krebserkrankungen in Mammographien. Im Finanzwesen können neuronale Netze verwendet werden, um Markttrends vorherzusagen, Risikofaktoren zu analysieren und automatisierte Handelsempfehlungen bereitzustellen. Unternehmen wie Tesla und Waymo nutzen neuronale Netze in ihren autonomen Fahrzeugsystemen zur Objekterkennung und Umgebungserkennung. Empfehlungssysteme, wie sie von Netflix und Amazon verwendet werden, nutzen neuronale Netze, um Benutzerpräferenzen zu analysieren und personalisierte Inhaltsempfehlungen zu liefern.
Bei AppMaster, einer leistungsstarken no-code Plattform für die Anwendungsentwicklung, können neuronale Netze in Backend-, Web- und mobile Anwendungen integriert werden. Kunden können diese Anwendungen für Aufgaben wie Bilderkennung, Textanalyse und Entscheidungsunterstützungssysteme nutzen. Mit den visuellen Tools von AppMaster können Benutzer schnell Anwendungen mit neuronalen Netzen entwerfen und erstellen, ohne dass umfangreiche Programmierkenntnisse erforderlich sind.
Mit der AppMaster Plattform können Kunden Backend-Anwendungen mit Go (Golang), Webanwendungen mit Vue3-Framework und JS/TS sowie mobile Anwendungen mithilfe eines servergesteuerten Ansatzes basierend auf Kotlin und Jetpack Compose für Android sowie SwiftUI für iOS generieren. Dies ermöglicht eine nahtlose Integration neuronaler Netze in Anwendungen und bietet Benutzern modernste KI-Funktionen.
Darüber hinaus hält sich die AppMaster Plattform an wesentliche Best Practices für die Softwareentwicklung, wie die automatische Generierung von Datenbankschema-Migrationsskripts sowie die Erstellung einer umfassenden und aktuellen Swagger-Dokumentation (OpenAPI) für endpoints. Bei jeder Änderung an der Anwendung generiert AppMaster die Anwendung von Grund auf neu, wodurch technische Schulden beseitigt und optimale Leistung und Skalierbarkeit sichergestellt werden.
Zusammenfassend ist ein neuronales Netzwerk ein Rechenmodell, das die Struktur und Funktion menschlicher Neuronen simuliert und so effizientes Lernen, Analyse und Entscheidungsfindung in verschiedenen Anwendungen ermöglicht. Durch die Nutzung neuronaler Netze und anderer fortschrittlicher KI- und ML-Techniken ermöglichen Plattformen wie AppMaster Unternehmen und Einzelpersonen die Entwicklung hochmoderner Anwendungen, die reale Probleme lösen und Benutzererlebnisse in verschiedenen Branchen optimieren.
