Relationale Graph-Neuronale Netze sind in den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Transformation zuhause. Sie helfen dabei, sehr komplexe Zusammenh\u00e4nge in gro\u00dfen Datennetzen zu erkennen und zu verstehen.<\/p>\n
Stellen Sie sich vor, Sie haben ein riesiges Netzwerk aus Datenpunkten \u2013 zum Beispiel alle Lieferanten, Kunden und Produkte in einer gro\u00dfen Firma. Relationale Graph-Neuronale Netze erm\u00f6glichen es Computern, die Beziehungen zwischen diesen Punkten zu analysieren. Sie denken dabei nicht nur in Schubladen, sondern betrachten, wie alles miteinander zusammenh\u00e4ngt.<\/p>\n
Ein einfaches Beispiel: Ein Unternehmen m\u00f6chte herausfinden, welche Kunden \u00e4hnliche Kaufmuster haben. Relationale Graph-Neuronale Netze nehmen die Kundendaten als \u201eKnoten\u201c und die gemeinsamen K\u00e4ufe als \u201eVerbindungen\u201c im sogenannten Graphen. Das Netz lernt nun, Muster in diesen Beziehungen zu erkennen \u2013 etwa, welcher Kunde vielleicht schon bald ein bestimmtes Produkt braucht.<\/p>\n
Diese Technik wird genutzt, um ganz neue Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, Prognosen zu verbessern und Entscheidungen zu erleichtern \u2013 von der Industrie bis hin zu Online-Shops.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"