2 Fragen zu Neuralnetzwerke

In der Fachterminologie der Künstlichen Intelligenz (KI) gibt es eine Vielzahl von Schlüsselbegriffen. Hier sind einige der wichtigsten: 1. **Algorithmus**: Eine Reihe von Anweisungen oder Regeln, die ein Computer befolgt, um ein Problem zu lösen. 2. **Neuronales Netzwerk**: Ein Modell, das die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt und aus einer großen Anzahl von miteinander verbundenen Knoten (Neuronen) besteht. 3. **Maschinelles Lernen (ML)**: Ein Teilbereich der KI, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. 4. **Überwachtes Lernen**: Ein ML-Ansatz, bei dem das Modell mit gekennzeichneten Daten trainiert wird. 5. **Unüberwachtes Lernen**: Ein ML-Ansatz, bei dem das Modell mit unmarkierten Daten trainiert wird und Muster oder Strukturen in den Daten selbstständig erkennt. 6. **Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)**: Ein ML-Ansatz, bei dem ein Agent durch Belohnungen und Bestrafungen lernt, wie er sich in einer Umgebung verhalten soll. 7. **Deep Learning**: Ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der auf tiefen neuronalen Netzwerken basiert und besonders gut für die Verarbeitung großer Datenmengen geeignet ist. 8. **Künstliches Neuronales Netzwerk (KNN)**: Ein Netzwerk von künstlichen Neuronen, das zur Mustererkennung und Klassifikation verwendet wird. 9. **Natural Language Processing (NLP)**: Ein Bereich der KI, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache befasst. 10. **Computer Vision**: Ein Bereich der KI, der es Computern ermöglicht, visuelle Daten zu interpretieren und zu verstehen. 11. **Big Data**: Große und komplexe Datensätze, die mit traditionellen Datenverarbeitungsmethoden schwer zu handhaben sind. 12. **Datenvorverarbeitung**: Der Prozess der Bereinigung und Transformation von Rohdaten, um sie für die Analyse vorzubereiten. 13. **Feature Engineering**: Der Prozess der Auswahl, Modifikation und Erstellung von Merkmalen (Features) aus Rohdaten, um die Leistung eines ML-Modells zu verbessern. 14. **Hyperparameter**: Parameter, die die Struktur und das Verhalten eines ML-Modells steuern und vor dem Training festgelegt werden müssen. 15. **Overfitting**: Ein Problem, bei dem ein ML-Modell zu gut an die Trainingsdaten angepasst ist und daher schlecht auf neue, unbekannte Daten generalisiert. 16. **Underfitting**: Ein Problem, bei dem ein ML-Modell die Trainingsdaten nicht gut genug erfasst und daher sowohl auf Trainings- als auch auf Testdaten schlecht abschneidet. Diese Begriffe bilden die Grundlage für das Verständnis und die Anwendung von KI-Technologien.

Die Transformer-Architektur ist ein Modell, das hauptsächlich für die Verarbeitung von Sequenzdaten, wie Text, verwendet wird. Sie wurde 2017 in dem Paper "Attention is All You Need" vorgestellt. Hier sind die grundlegenden Konzepte einfach erklärt: 1. **Eingabe und Ausgabe**: Der Transformer nimmt eine Eingabesequenz (z.B. einen Satz) und erzeugt eine Ausgabesequenz (z.B. eine Übersetzung). 2. **Selbstaufmerksamkeit (Self-Attention)**: Dies ist das Herzstück des Transformers. Es ermöglicht dem Modell, die Beziehungen zwischen den Wörtern in der Eingabesequenz zu verstehen, unabhängig von ihrer Position. Jedes Wort kann auf jedes andere Wort in der Sequenz "achten", was hilft, den Kontext besser zu erfassen. 3. **Encoder und Decoder**: Der Transformer besteht aus zwei Hauptteilen: - **Encoder**: Dieser Teil verarbeitet die Eingabesequenz und erstellt eine Repräsentation davon. Er besteht aus mehreren Schichten, die jeweils Selbstaufmerksamkeit und eine Feedforward-Schicht enthalten. - **Decoder**: Dieser Teil erzeugt die Ausgabesequenz basierend auf der Repräsentation des Encoders und der bereits generierten Ausgaben. Auch der Decoder hat mehrere Schichten mit Selbstaufmerksamkeit und Feedforward-Schichten. 4. **Positionale Kodierung**: Da der Transformer keine rekursiven oder sequenziellen Strukturen hat, wird eine positionale Kodierung hinzugefügt, um die Reihenfolge der Wörter in der Sequenz zu berücksichtigen. 5. **Parallelverarbeitung**: Im Gegensatz zu früheren Modellen, die sequenziell arbeiteten, kann der Transformer alle Wörter gleichzeitig verarbeiten, was die Trainingszeit erheblich verkürzt. Zusammengefasst ermöglicht die Transformer-Architektur eine effektive und flexible Verarbeitung von Sequenzdaten, indem sie Selbstaufmerksamkeit und parallele Verarbeitung nutzt.