Ein neuronales Netzwerk (auch bekannt als künstliches neuronales Netzwerk oder kurz „NN“) ist ein computerbasiertes Modell, das durch Nachahmung der Funktionsweise des menschlichen Gehirns entworfen wurde. Es besteht aus einer Vielzahl von miteinander verbundenen Knoten, die als Neuronen bezeichnet werden und in Schichten organisiert sind.
Jedes Neuron ist mit anderen Neuronen verbunden und erhält Eingaben in Form von numerischen Werten, die gewichtet und kombiniert werden, um eine Ausgabe zu erzeugen. Das neuronale Netzwerk lernt, indem es auf der Grundlage von Trainingsdaten die Gewichte zwischen den Neuronen anpasst, um die Genauigkeit seiner Vorhersagen oder Klassifizierungen zu verbessern.
Neuronale Netzwerke werden häufig in Bereichen wie Bild- und Spracherkennung, Mustererkennung, Vorhersage und Entscheidungsfindung eingesetzt.
