Künstliche Neuronale Netze (KNN) sind ein zentrales Konzept in der Künstlichen Intelligenz (KI) und im maschinellen Lernen. Sie bestehen aus einer Reihe von miteinander verbundenen künstlichen Neuronen, die in Schichten angeordnet sind. Jedes Neuron verarbeitet Informationen, indem es eine mathematische Funktion auf die Eingabedaten anwendet und das Ergebnis an die nächste Schicht weitergibt. KNN können für verschiedene Aufgaben eingesetzt werden, wie zum Beispiel für die Bilderkennung, Spracherkennung, Prognose von Zeitreihendaten und Entscheidungsfindung. KNN werden durch Training auf großen Datenmengen optimiert und können komplexe Zusammenhänge zwischen Eingabe- und Ausgabedaten erkennen und somit präzise Vorhersagen treffen.
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