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Deep Learning spielerisch erklärt: Google lässt dich mit neuronalen Netzen experimentieren

(Foto: aeruginosa  / flickr.com, Lizenz: CC-BY )

Zwei Google-Mitarbeiter haben einen Spielplatz für neuronale Netzwerke im Browser veröffentlicht, auf dem jeder mit Deep Learning experimentieren können soll.

Deep Learning: Spielplatz im Browser

Ihr wolltet schon immer mal wissen, was eigentlich Deep Learning ist und wie neuronale Netzwerke funktionieren? Die Google-Mitarbeiter Daniel Smilkov und Shan Carter haben eine Art Spielplatz im Browser zu dem Thema veröffentlicht, auf dem sich jeder austoben und dabei gleich die Basics lernen kann. „Keine Sorge, du kannst nichts kaputtmachen. Wir versprechen es“, laden die Entwickler Neugierige zum Ausprobieren ein.

Deep Learning auf dem Google-Spielplatz trainieren. (Screenshot: playground.tensorflow.org)
Deep Learning auf dem Google-Spielplatz trainieren. (Screenshot: playground.tensorflow.org)

Neuronale Netzwerke sorgen – meist im Hintergrund – dafür, dass Spracherkennungssoftware, Übersetzungs-Apps und viele weitere Smartphone- oder Webdienste funktionieren und ständig besser werden. Dabei können nur wenige Nutzer die Begriffe neuronale Netzwerke oder Deep Learning genauer erklären oder wissen, was hinter den Kulissen abläuft. Das wollen die Google-Mitarbeiter Smilkov und Carter spielerisch ändern. Auf ihrem Neuronale-Netzwerke-Spielplatz können Nutzer nicht nur mehr zu dem Thema erfahren, sondern einfach mal ausprobieren, wie so ein neuronales Netzwerk funktioniert.

Deep Learning: Spielerisch neuronale Netzwerke trainieren

Einfach gesagt handelt es sich bei neuronalen Netzwerken um eine an das menschliche Gehirn angelehnte Technologie, mit der ein Computerprogramm dazu gebracht wird, aus Daten zu lernen. Dabei kommunizieren sogenannte Software-Neuronen in einem Netzwerk über Nachrichten miteinander und arbeiten an der Lösung von ihnen gestellten Problemen. Indem sie entsprechende Vorgänge immer wieder durchspielen und dabei erfolgreiche Verbindungen stärken und weniger erfolgreiche kappen, arbeitet das Netzwerk immer besser.

Mit dem Browser-Programm können Vorhersagemodelle für Klassifikationen oder Regressionsanalysen realisiert werden. Die Funktionen werden grafisch sichtbar gemacht, dabei kann man erkennen, welche Kenntnisse ein Neuron sowie das Netzwerk vor, während und nach dem Training haben. Der entsprechende Code steht als Open Source unter Apache-Lizenz auf GitHub zum Download bereit.

via www.heise.de

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