Künstliche neuronale Netze (KNN) sind eine spezielle Klasse von Modellen des maschinellen Lernens, die von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Sie bestehen aus miteinander verbundenen „Neuronen“, die in Schichten angeordnet sind. Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, in dem Algorithmen Muster aus Daten lernen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen, anstatt handcodierten Regeln zu folgen. Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen, Aufgaben auszuführen, ohne für jede einzelne Aktion explizit programmiert zu sein. Anstelle starrer Regeln analysieren Maschinen grosse Datenmengen, erkennen darin Muster, Beziehungen und Strukturen und verbessern ihre Leistung auf der Grundlage dieser Erfahrungen.
Künstliche neuronale Netze (KNN) sind Algorithmen, die von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Sie bilden das Rückgrat des maschinellen Lernens und des Deep Learning. Indem sie komplexe Muster in grössen Datenmengen erkennen, ermöglichen sie zahlreiche Anwendungen.
