Grundlagen
Neuronales Netz
Vom menschlichen Gehirn inspiriertes Berechnungsmodell für KI-Aufgaben.
Ein neuronales Netz besteht aus schichtweise angeordneten mathematischen Einheiten (Neuronen), die durch gewichtete Verbindungen miteinander verknüpft sind. Durch Training auf großen Datensätzen lernt das Netz, Muster zu erkennen.
In der Sprachverarbeitung werden häufig rekurrente neuronale Netze (RNN) oder Transformer-Architekturen eingesetzt. Transformer haben sich durch ihr Aufmerksamkeitsmechanismus (Attention) als besonders leistungsfähig erwiesen.
Neuronale Netze bilden die Grundlage moderner Spracherkennungssysteme und ermöglichen eine Genauigkeit, die regelbasierte Systeme bei weitem übertrifft.
Verwandte Begriffe
KI-Modell
Trainiertes mathematisches Modell zur Verarbeitung und Analyse von Sprache.
Deep Learning
Maschinenlernverfahren mit mehrstufigen neuronalen Netzen für komplexe Aufgaben.
Trainingsdaten
Beschriftete Datensätze, die zum Trainieren von KI-Sprachmodellen genutzt werden.
Spracherkennung
Technologie zur automatischen Umwandlung gesprochener Sprache in maschinenlesbaren Text.