Künstliche neuronale Netze (KNN) sind ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Sie ahmen die Struktur und Arbeitsweise des menschlichen Gehirns nach und bestehen aus Neuronen, die miteinander verbunden sind. Mit KNN können sehr komplexe Aufgaben bewältigt werden. Es gibt auch andere Arten von maschinellen Lernverfahren wie Entscheidungsbäume oder random forests, die sich jedoch in ihrer Struktur und Funktionsweise unterscheiden.
Ein neuronales Netzwerk besteht aus Schichten von Neuronen, die in Eingabe-, versteckte und Ausgabeschichten aufgeteilt werden können. Die Eingabeschicht enthält die Eingabedaten, die versteckten Schichten verarbeiten die Daten und die Ausgabeschicht gibt die Ergebnisse aus. Jedes Neuron in einer Schicht ist mit den Neuronen in der nächsten Schicht verbunden. Diese Verbindungen haben Gewichte, die während des Trainings angepasst werden, um das Modell zu optimieren.
Entscheidungsbäume und Random Forests beruhen im Gegensatz dazu auf Regeln, die auf den Daten basieren. Ein Entscheidungsbaum besteht aus Hierarchien von Entscheidungs- und Blattknoten. Jeder Entscheidungsknoten stellt eine Regel dar, die auf den Daten basiert und das Modell entweder zu einem weiteren Entscheidungsknoten oder zu einem Blattknoten führt. Ein Random Forest ist eine Weiterentwicklung von Entscheidungsbäumen. Dabei werden mehrere Entscheidungsbäume kombiniert, um eine genauere Vorhersage zu erzielen.
Ein weiterer Unterschied zwischen KNN und anderen Algorithmen liegt in ihrer Trainingsmethode. KNN werden durch die Vorlage von Beispielen trainiert, um bestimmte Muster in großen Mengen von Trainingsdaten zu erkennen. Andere Algorithmen wie Entscheidungsbäume hingegen basieren auf einem iterativen Prozess zur Anpassung der Regeln, bis ein geeignetes Modell gefunden ist.
Zusammenfassend sind Künstliche Neuronale Netze eine Art von Maschinellem Lernen, die auf der Struktur des menschlichen Gehirns beruhen und sehr schwierige Aufgaben lösen können. Andere Algorithmen wie Entscheidungsbäume und zufällige Wälder basieren auf Entscheidungsregeln und haben unterschiedliche Struktur und Funktionsweise. KNN sind gut für Bilderkennung, Spracherkennung und wissenschaftliche Analysen, weil sie viele Datenmerkmale automatisch kombinieren und auswerten können. Andere Algorithmen wie Entscheidungsbäume und Zufalls-Wälder sind besser geeignet, wenn explizite Regeln aufgestellt werden können und eine gute Erklärbarkeit gewünscht ist.
Es existieren auch Algorithmen wie Gradient Boosting oder Random Forest, die komplexe Aufgaben lösen können und ebenfalls auf Entscheidungsregeln basieren, aber detailliertere Regelwerke aufstellen.
Jeder Algorithmus hat Vor- und Nachteile und die Wahl des optimalen Algorithmus für eine bestimmte Aufgabe wird von vielen Faktoren beeinflusst. Dies kann verschiedene Faktoren umfassen, wie die Art der verfügbaren Daten, die gewünschte Genauigkeit der Vorhersage und die Anforderungen an die Interpretierbarkeit des Modells.
Wichtig ist es jedoch, die verschiedenen Algorithmen und ihre Eigenschaften zu kennen und zu verstehen, um für eine bestimmte Aufgabe die richtige Wahl treffen zu können.