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Entscheidungsunterstützungssysteme IWI Frankfurt 2003

Praktikumsplatz im Bereich Sales IT bei Procter & Gamble

Voraussetzungen sind: •sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse•abgeschlossenes Vordiplom•Erfahrungen im Bereich Internet- oder Intranet-Anwendungen (Programmierkenntnisse nicht unbedingt erforderlich)•sehr gute kommunikative Fähigkeiten

Vergütung: ca. €1.500 p.M.Dauer: 3-4 MonateBeginn: frühestens 07.07.2003, spätestens 11.08.2003

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Künstliche Neuronale Netze

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Eigenschaften der KNN

• Lernfähigkeit• Verallgemeinerungsfähigkeit• Assoziationsfähigkeit• Robustheit• Massiv parallele

Informationsverarbeitung

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Anwendungsgebiete der KNN

• Mustererkennung• Spracherkennung• Signalverarbeitung• Maschinelles Lernen, Expertensysteme• Diagnose• Vorhersage• Optimierung• Steuerung, Regelung

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Bedeutung von “Lernen” in KNN

• die Gewichte der Verbindungen zwischen den Neuronen modifizieren

• ein neues Neuron kreieren• ein Neuron zerstören

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Lernmethoden in KNN

• Supervised Learning (Überwachtes Lernen)– Das vom KNN gelieferte Output wird mit dem

gewünschten Output verglichen;– das KNN wird anhand von diesem Unterschied trainiert.

• Reinforcement Learning (Kritiker Lernen)– Das vom KNN gelieferte Output erhält eine Bewertung;– das KNN wird anhand von dieser Bewertung trainiert.

• Unsupervised Learning– Dem Netz werden nur Inputs präsentiert. Während der

Trainingsphase werden die Gewichte der Neuronen– so geändert, dass die Trainingsbeispiele in korrelierten

Kategorien (Cluster) organisiert werden.

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x1

x2

Perceptron

Synapsen Output

Axon

Neuron

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x1

x2

y1 = f (w1x1+w2x2+b1)

y1

w1

w2

Perceptron

Input Output

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y1

y2

z1

x1

x2

w‘1

w‘2

Multi-Layered-Perceptron

w11

w12

w21

w22

Output

w11 w12

w21 w22

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y1

y2

x1

x2

w‘1

w‘2

Diskrete Ergebnisse

w11

w12

w21

w22

Output d ( x1, x2 )

y1 = F (w1x1+w2x2 +b1) { -1, 1}

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Sigmoid Funktion

yj = arctan ( wijxi )

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Lernregeln