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Welche Gemeinsamkeiten haben eine Kreditausgabe und 'Siri'?
gkh
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2018-02-22 в 18:32:25   

Vielleicht haben Sie schon über künstliche neuronale Netze etwas gehört, weil diese Wortverbindung heute ziemlich populär ist. Aber sehr wenige Leute können genau sagen, was das allgemein ist.
Das ist ein selbst lernendes System, das frühe Erfahrungen benutzt und sich ohne Ende verbessert. KNN kann dank dem Erfahrungsschatz etwas neues machen.
KNN funktioniert wie das Gehirn des Menschen.
Biologisches neuronales Netz besteht aus sehr vielen Neuronen, die sich miteinander in Verbindung setzen. Jedes Neuron bekommt die Signale von anderen und verarbeitet die Information, um weiter neue Signale folgenden Neuronen zu senden. Am Ende bekommt man eine gemeinsame Antwort.
Künstliches neuronales Netz ist eine vereinfachte Version von unseren biologischen neuronalen Netzen.
Man kann aber nicht sagen, dass KNN engspezialisiert ist. Könnten Sie vorstellen, dass diese Netze uns immer und überall umzingeln. Sogar jetzt! Heute werden KNN in vielen verschiedenen Bereichen unseres Lebens benutzt.
Zum Beispiel: Wenn Sie einige Website besuchen, wird diese Information dem grossen Rechenzentrum gesendet, damit ihr Browser nach der Analyse dieser Information die Werbung zeigt, die potentiell interessant fuer Sie wird.
Alle haben über 'Siri' oder 'OK Google' gehört. Aber nicht alle wissen, dass sie aufgrund KNN arbeiten.
Dank frühen Erfahrungen, die sie durch die Kommunikation mit anderen Menschen gesammenlt hat, koennen sie ohne Probleme einen Dialog wie echte Menschen machen.
In den Banke auch KNN benutzt, aber schon fuer andere Ziele. Das Lernen künstlicher neuronaler Netze anhand groser Menge von Beispielen hat die Kreditsphäre viel erleichtert. Wenn die Bank entscheiden muss, ob man ein guter oder schlechter Zahler wird, kann die Bank alle Informationen wie z.B. Alter, Dienstalter, frühe Kredite usw. dem KNN senden. Das KNN hat die riesige Datenbank aus schlechten und guten Zahlern, deswegen kann es maximal genau aus frühen Erfahrungen sagen, wie gut neuer Kunde den Kredit bezahlen wird.

Natuerlich nein! Heute machen die Künstlichen neuronalen Netze viele verschiedene Dinge wie z.B:
-Spracherkennung, Bilderkennung, Musikerkennung, Gesichterkennung
-Lippenlesen
-Fotobearbeitung z.B. Die neue Bildbearbeitungsapp Prisma verwandelt die Fotos in kleine Kunstwerke.
-Vereinfachung der Internetsuche

Künstliche neuronale Netze koennen auch verschiedene ungewöhnliche Aufgaben machen. Z.B. IT-Firma 'Yandex' hat die sogenannten 'Autodichter'. Das ist ein KNN, das Gedichte aus den Suchanfragen der Benutzer in Schreibweise der russischen Dichter schreibt. Ausserdem hat es vor kurzem ganzes Album in Musikstil einer russichen Musikgruppe geschrieben.
Das Google-KNN AlphaGo hat das Duell gegen den Spitzenspieler Lee Sedol mit 4:1 klar für sich gewonnen.
Das System hat zuerst lange Zeit auf den hunderttausenden menschlichen Spielen lernen. Danach hat es mit sich selbst gespielt. Das KNN hat das Gefuehl erlernt, die perspektivischen Gaenge zu sehen, um eine beste Prognose zu machen. Das Programm hat diejenige Charaktereigenschaften entlehnt, die Menschen jede Sekunde fuer den Spiel benutzen, aber die Probleme mit der Zusammenstellung des Algorithmus haben.
Und das ist doch keine Grenze.
Die Menschen hoffen auf die grosse Zukunft des KNN und gründen millionenfache Projekte. Die Hauptinitiator sind den Milliardär Elon Musk, genialer Wissenschaftler Stephen Hawking und führende IT-Korporation 'Google'. Elon Musk und 'Google' haben ueber nahe Zukunft des KNN gesagt, dass wir hochintellektuelle Computer in nächsten 5 Jahren sehen koennen, die von den KNN-Forscher in letzten 50 Jahren versprochen wurden. Ausserdem hat z.B. Dharmendra Modha aus IBM auch gesagt, dass Computer-Äquivalent des menschlichen Gehirns schon in 2018 fertig wird.
Zusammenfassend koennen wir sagen, dass die KNN in der kurzen Zeit schon sehr stark in unser Leben hineingestiegen sind, aber das ist nichts im Vergleich mit unbegrenzten Perspektiven der Projekte, die die Zukunft der ganzen Welt bestimmen.
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