Mythos Maschinenlernen
Das Vorhaben, mittels Maschinenlernen ein Expertensystem für anspruchsvolle medizinische Aufgaben zu bauen, ist vorerst gescheitert. Ohne eine gehaltvolle Theorie lässt sich allein aus Daten kein Wissen gewinnen.
Ein klassischer Fall, für den tiefe neuronale Netze angewendet werden, ist die Erkennung von handgeschriebenen bzw. in unterschiedlichen Schriftarten und -graden gedruckten Ziffern. Bei der Post werden auf diese Weise Briefe nach Postleitzahlen sortiert. Zum Training dienen zigtausende von Beispielen geschriebener bzw. gedruckter Ziffern.
Diese Anwendung ist recht erfolgreich und hat zudem die angenehme Eigenschaft, dass bei einer Fehlfunktion zwar etwas Mehrarbeit anfällt, aber kein Unglück geschieht. Das Adjektiv ›neuronal‹ bei den neuronalen Netzen bezieht sich auf eine Ähnlichkeit ihrer graphischen Darstellung mit denen von Neuronen und ihrer Vernetzung, nicht darauf, dass solche Netze tatsächlich funktional mit einem Gehirn zu vergleichen wären. Was diese Netze spezifizieren, sind massenhafte numerische Operationen, die teils parallel und teils sequentiell auszuführen sind.
[...]Nichts schreibt sich von allein!
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