Backpropagation ist ein grundlegendes Konzept der K\u00fcnstlichen Intelligenz und wird h\u00e4ufig im Bereich Big Data und Smart Data sowie der digitalen Transformation eingesetzt. Es handelt sich um eine Methode, mit der k\u00fcnstliche neuronale Netze \u201elernen\u201c, also ihre Ergebnisse Schritt f\u00fcr Schritt verbessern.<\/p>\n
Stellen Sie sich vor, ein intelligentes System soll auf Fotos erkennen, ob ein Hund oder eine Katze abgebildet ist. Anfangs macht das System viele Fehler, weil es noch nicht wei\u00df, wie ein Hund oder eine Katze aussieht. Mit Backpropagation kann das System nach jedem Versuch \u00fcberpr\u00fcfen, wie stark es danebenlag, und die inneren Einstellungen (gewisserma\u00dfen seine \u201eRegler\u201c) so anpassen, dass es beim n\u00e4chsten Mal eine bessere Entscheidung treffen kann.<\/p>\n
Backpropagation funktioniert also wie ein Lernprozess: Wenn ein Fehler erkannt wird, wird zur\u00fcckverfolgt, an welcher Stelle im System der Fehler entstanden ist, und dort wird nachjustiert. Das wiederholt sich viele Male mit vielen Beispielen, sodass das System immer besser wird.<\/p>\n
Diese Lernmethode ist der Schl\u00fcssel dazu, dass heutige KI-Anwendungen wie Spracherkennung, Bilderkennung und automatische \u00dcbersetzungen \u00fcberhaupt funktionieren k\u00f6nnen. Backpropagation sorgt daf\u00fcr, dass intelligente Systeme aus ihren Fehlern lernen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"