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Neuronale Netze in der Statistik
Neuronale Netze als Methode erfreuen sich steigender Beliebtheit in Statistik bis hin zum Data Mining, etwa für Geschäftsprognosen und dem Risiko-Management sowie vielen weiteren Bereichen. Mit STATISTICA Automated Neural Networks (SANN) von StatSoft steht Ihnen ein leistungsfähiges Werkzeug für Neuronale-Netze zur Verfügung. Nicht nur Experten profitieren von den zahlreichen Netzwerk-Architekturen und Trainings-Algorithmen. Eine automatische Suche nach geeigneten Netzen leitet auch Einsteiger sicher durch die Anwendung.
Was sind Neuronale Netze?
Die Struktur und Informationsarchitektur des menschlichen und tierischen Gehirns bzw. Nervensystems nennt man Neuronales Netz. Über ein Netz sind Neuronen und Glia mit einander verbunden, welches über einen chemischen bzw. elektrischen Weg Informationen austauscht. Die ersten Erkenntnisse zu Neuronalen Netzen gewann der Wissenschaftler Donald O. Hebb, der die ersten neuronalen Lernregeln aufgestellt hat. Heute werden die typischen Eigenschaften von neuronalen Netzen auf künstliche Systeme übertragen. Besonders die Eigenschaft, dass sie komplexe Muster lernen können, ohne dass eine bestimmte Abstraktion über diesen Mustern zugrunde liegenden Regeln stattfindet oder im VOraus ein Modell eingeführt werden muss.Gerade beim Data Mining können die Methoden eines Neuronalen Netzes sehr gut eingesetzt werden.