Neuronales Netz
Ein Rechenmodell aus Schichten verbundener Knoten, das Muster aus Daten lernt, locker inspiriert vom menschlichen Gehirn.
Von Tanguy De Keyzer · Gründer und digitaler Strateg
Ein neuronales Netz ist ein Rechenmodell aus Schichten miteinander verbundener Knoten, auch Neuronen genannt. Es ist locker vom menschlichen Gehirn inspiriert und bildet den Motor hinter einem großen Teil des modernen Machine Learning. Indem es Verbindungen stärker oder schwächer macht, lernt das Netz, welche Eingabe zu welchem Ergebnis führt.
Wie funktioniert so ein Netz?
Daten treten in die erste Schicht ein, werden an verborgene Schichten weitergegeben, die Berechnungen ausführen, und verlassen das Netz in der letzten Schicht als Vorhersage. Beim Training vergleicht das Modell jede Vorhersage mit der richtigen Antwort und justiert die Gewichte der Verbindungen ein wenig. Dieser Prozess wiederholt sich unzählige Male, bis das Netz die richtigen Muster verlässlich auch in neuen Daten erkennt.
Die Verbindung zu Deep Learning
Ein Netz mit vielen verborgenen Schichten heißt tiefes Netz, und daher kommt der Begriff Deep Learning. Je mehr Schichten, desto komplexere Muster kann es erfassen. Die Sprachmodelle hinter ChatGPT, Gemini und Claude sind im Kern enorme neuronale Netze, und auch ein Large Language Model baut auf diesem Baustein auf.
Warum das für Marketing zählt
Sie müssen kein Netz trainieren, um davon zu profitieren, aber zu verstehen, wie sie arbeiten, hilft Ihnen realistisch zu bleiben. Ein neuronales Netz ist nur so gut wie die Daten, die Sie ihm geben, und es liefert selten eine Erklärung für seine Antwort. Für ein B2B-Unternehmen zählt deshalb nicht, wie fortschrittlich die Technologie klingt, sondern ob sie Sie näher an echte Kunden und Umsatz bringt.
Von der Theorie zum Wachstum.
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