Ein neuronales Netzwerk einer KI ist ein System aus miteinander verbundenen künstlichen Neuronen, die in Schichten organisiert sind. Jede Schicht besteht aus einer Anzahl von Neuronen, die Eingaben von der vorherigen Schicht erhalten und eine Ausgabe an die nächste Schicht senden. Die Ausgabe jedes Neurons hängt von den Eingaben ab und wird durch eine Aktivierungsfunktion modifiziert.
Die erste Schicht des neuronalen Netzwerks erhält normalerweise die Rohdaten als Eingabe, wie beispielsweise Pixelwerte von Bildern oder Audiosignale. Diese Rohdaten werden dann in den folgenden Schichten verarbeitet und transformiert, um Muster und Merkmale zu extrahieren, die zur Lösung des spezifischen Problems, für das das Netzwerk trainiert wurde, beitragen.
Das Training des neuronalen Netzwerks besteht im Wesentlichen darin, die Verbindungen zwischen den Neuronen und die Gewichte der Verbindungen zu optimieren, um die Leistung des Netzes zu verbessern. Dies geschieht normalerweise durch die Verwendung von Backpropagation-Algorithmus, der die Fehler im Ausgabesignal zurück in das Netzwerk propagiert und die Gewichte entsprechend anpasst.
Cloud-Netzwerke werden oft genutzt, um neuronale Netze auf größeren Datensätzen und mit mehr Ressourcen zu trainieren. Hierbei wird die Arbeit auf viele Computer oder virtuelle Maschinen in der Cloud verteilt. Die einzelnen Knoten im Netzwerk tauschen regelmäßig Informationen aus, um sicherzustellen, dass jeder Knoten über die neuesten Versionen der Gewichte verfügt und die Arbeit auf allen Knoten gleichmäßig verteilt ist. Die Verwendung von Cloud-Netzwerken ermöglicht es, große neuronale Netze effizienter zu trainieren und Skalierungsvorteile zu erzielen.
