Neurale netwerken
Neurale netwerken zijn een soort kunstmatige intelligentie die geïnspireerd zijn op de manier waarop onze hersenen werken. Ze zijn gebaseerd op een netwerk van onderling verbonden knooppunten die samenwerken om informatie te verwerken en te leren van gegevens. In de afgelopen jaren hebben neurale netwerken een grote sprong voorwaarts gemaakt in het oplossen van complexe problemen, zoals spraak- en beeldherkenning en autonome voertuigen.
Hoe werken neurale netwerken?
Een neuraal netwerk is opgebouwd uit een netwerk van knooppunten, ook wel neuronen genoemd. Deze neuronen zijn onderling verbonden en kunnen informatie doorgeven aan elkaar. De informatie wordt doorgegeven door middel van gewichten die de sterkte van de verbinding tussen de neuronen bepalen. Het neuraal netwerk ontvangt invoer in de vorm van gegevens, bijvoorbeeld een afbeelding. De invoer gaat door het netwerk en wordt verwerkt door de neuronen. Elke laag in het netwerk voert verschillende berekeningen uit om de invoer te transformeren en te abstraheren. Uiteindelijk geeft het netwerk een uitvoer terug, bijvoorbeeld een label dat overeenkomt met de afbeelding.
Neurale netwerken leren door middel van een proces dat bekend staat als achterwaartse propagatie. Tijdens dit proces worden de gewichten tussen de neuronen aangepast om de nauwkeurigheid van de uitvoer te verbeteren. Het netwerk wordt getraind op een dataset van voorbeelden waarvan de juiste uitvoer bekend is. Door herhaaldelijk de gewichten aan te passen en de nauwkeurigheid te controleren, kan het netwerk steeds beter worden in het herkennen van patronen en het maken van voorspellingen.
