Der Begriff \u201eVisualisierung neuronaler Netze\u201c geh\u00f6rt vor allem in die Bereiche K\u00fcnstliche Intelligenz und Big Data. Neuronale Netze sind komplexe Systeme, die Maschinen das Lernen erm\u00f6glichen \u2013 zum Beispiel beim Erkennen von Gesichtern auf Fotos oder beim \u00dcbersetzen von Sprachen. Weil diese Netze oft Millionen von Verbindungen und Parametern haben, ist es f\u00fcr Menschen schwer zu verstehen, wie sie genau arbeiten.<\/p>\n
Mit der Visualisierung neuronaler Netze meint man das Darstellen dieser komplexen Abl\u00e4ufe in anschaulichen Bildern oder Diagrammen. So kann man nachvollziehen, wie die Maschine zu einer Entscheidung kommt. F\u00fcr Entwickler und Entscheider wird dadurch verst\u00e4ndlich, an welchen Stellen das Netz besonders gut oder schlecht arbeitet.<\/p>\n
Ein typisches Beispiel: In einem neuronalen Netz, das Tumore auf R\u00f6ntgenbildern erkennt, zeigt die Visualisierung farblich hervor, auf welche Bildbereiche das Netz besonders achtet. \u00c4rzte sehen so sofort, ob das System wichtige Merkmale korrekt einsch\u00e4tzt. Die Visualisierung neuronaler Netze hilft also, Vertrauen in K\u00fcnstliche Intelligenz zu schaffen und ihre Ergebnisse nachvollziehbarer zu machen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"