In diesem Kurs hast du gelernt...
- ...dass für die Gewichte und Schwellwerte beliebige (reelle) Zahlen verwendet werden können.
- ...wie neuronale Netze mit einer geeigneten Aktivierungsfunktion verallgemeinert werden können.
- ...welche Anwendungsfälle es gibt und wie die Ausgangsneuronen dabei zu interpretieren sind.
Die zusammenfassend wichtigste Erkenntnis ist folgende:
Die Werte der Ausgangsneuronen eines neuronalen Netzes liefern eine Vorhersage-Wahrscheinlichkeit bezogen auf die Aufgabenstellung, die das neuronale Netz lösen soll. Die Frage danach, ob es sich um eine zuverlässige Vorhersage handelt, ist dabei aber keineswegs geklärt.
Offen bleibt aber weiterhin die Frage, wie künstliche neuronale Netze trainiert werden können, d.h., wie die Gewichte und Schwellwerte bezüglich einer konkreten Aufgabenstellung bestimmt werden können. Hierzu kommen komplexe mathematische Verfahren zum Einsatz, sodass wir darauf nicht im Detail eingehen können. Im nachfolgenden Kurs geben wir jedoch einen Einblick darin, welche Voraussetzungen erfüllt sein müssen, um überhaupt eine Trainingsphase durchführen zu können. Zudem werden wir kennenlernen, wie (trainierte) neuronale Netze getestet werden können.