NNutzung

NNutzung bezeichnet die Nutzung von neuronalen Netzen in Anwendungen der künstlichen Intelligenz. Der Begriff ist in der deutschen Fachsprache eine verkürzte Form von "Nutzung neuronaler Netze" und beschreibt den gesamten Lebenszyklus eines Modells, von der Datensammlung über das Training bis zur Bereitstellung und dem Betrieb in Anwendungen.

NNutzung findet Anwendung in Bereichen wie Bild- und Spracherkennung, Zeitreihenanalyse, Textverarbeitung, Empfehlungssystemen, Prognosen und Verarbeitung sensibler Daten. Typische Architekturen sind Feedforward-Netze, Convolutional Nets, Recurrent Nets und Transformer-Modelle.

Der Arbeitsablauf umfasst Problemformulierung, Datensammlung und -aufbereitung, Modellwahl, Training, Validierung, Tests, Bereitstellung und Betrieb. Wichtige Aspekte sind Leistungsbewertung, Interpretierbarkeit, Robustheit, Verzerrungs- und Sicherheitsaspekte, sowie Wartung durch Aktualisierung der Modelle.

NNutzung ermöglicht oft bessere Mustererkennung, Automatisierung komplexer Aufgaben und skalierbare Entscheidungsprozesse, erfordert aber hochwertige Daten, Aufmerksamkeit bei Interpretierbarkeit und Bias, erhebliche Rechenressourcen sowie sorgfältige Sicherheit und Datenschutz.

In der Praxis wird NNutzung oft von Governance- und Ethikrichtlinien begleitet, die Transparenz, Rechenschaftspflicht und Datenschutz sicherstellen sollen. Siehe auch Neuronale Netze, Deep Learning, Maschinelles Lernen.