Ein neuronales Netz besteht aus Schichten von Knoten oder Neuronen, die miteinander verbunden sind. Jedes Neuron nimmt Dateneingaben entgegen, führt eine Berechnung durch und gibt eine Ausgabe an die nächste Schicht weiter. Durch das Anpassen der Verbindungsgewichte während des Trainingsprozesses lernen neuronale Netze, Muster in den Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
Neuronale Netze sind ein mächtiges Werkzeug für maschinelles Lernen, aber es ist wichtig zu beachten, dass sie nur so gut sind wie die Daten, auf denen sie trainiert werden, und dass sie oft Vorurteile und Unvollständigkeiten in den Trainingsdaten widerspiegeln können.
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