Einleitung
Nachdem wir bereits gelernt haben, dass die Gewichte und Schwellwerte eines neuronalen Netzes zur Lösung einer Klassifikationsaufgabe anhand von Trainingsdaten bestimmt werden, wollen wir in diesem Kurs die zugehörige Trainingsphase etwas genauer verstehen. Dazu führen wir folgende Klassifikationsaufgabe ein:
Die Aufgabe lautet, Punkte in der Ebene (gegeben durch x- und y-Koordinaten) bezüglich ihrer zugehörigen Farbe zu klassifizieren (rot, grün und blau).
Der Vorteil dieser Klassifikationsaufgabe besteht darin, dass ein zugehöriger Datensatz auch veranschaulicht werden kann, zum Beispiel:
Derartige Daten werden wir verwenden, um die Trainingsphase genauer zu analysieren.
In diesem Kurs lernst du...
- ...dass die Trainingsphase künstlicher neuronaler Netze ein iterativer Prozess ist.
- ...welchen Einfluss das Layout auf die Vorhersagegenauigkeit haben kann.
- ...wie Trainings- und Testphase neuronaler Netze implementiert werden können.