{"id":164220,"date":"2023-10-17T17:35:48","date_gmt":"2023-10-17T16:35:48","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=164220"},"modified":"2023-10-29T20:40:43","modified_gmt":"2023-10-29T19:40:43","slug":"perceptron","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/perceptron","title":{"rendered":"Perceptron: Was genau ist das und wozu dient es?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"164220\" class=\"elementor elementor-164220\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-454b1af e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"454b1af\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-03bb09d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"03bb09d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><strong>Ein Perceptron ist ein k\u00fcnstliches Neuron, das f\u00fcr neuronale Netze im Deep Learning unerl\u00e4sslich ist. Erfahre mehr \u00fcber sein Prinzip, seine Verwendung und seine Bedeutung f\u00fcr die Data Science.<\/strong><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-76ada7a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"76ada7a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Um zu verstehen, was ein Perceptron ist, musst Du zuerst <\/span><strong><span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/neuronale-netze-einfach-erklaert\">das Konzept eines k\u00fcnstlichen neuronalen Netzes<\/a><\/span><\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> verstehen. Wie Du wahrscheinlich wei\u00dft, besteht das menschliche Gehirn aus Milliarden von Neuronen.<\/span><\/p><p>\u00a0<\/p><p>\ud83d\udca1Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\"><colgroup><col width=\"1116\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Was genau ist ein Deep Neural Network?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-neural-network\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-neural-network\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Was genau ist ein Deep Neural Network?<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Recurrent Neural Network (RNN): Was genau ist das?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/recurrent-neural-network\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/recurrent-neural-network\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Recurrent Neural Network (RNN): Was genau ist das?<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Convolutional Neural Network (CNN): Alles, was Du wissen solltest&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/convolutional-neural-network-2\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/convolutional-neural-network-2\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Convolutional Neural Network (CNN): Alles, was Du wissen solltest<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese <\/span><b>Neuronen sind miteinander verbundene Nervenzellen <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">und<\/span> <span style=\"font-weight: 400;\">erm\u00f6glichen die Verarbeitung und \u00dcbertragung von chemischen und elektrischen Signalen. Dendriten sind Zweige, die Informationen von anderen Neuronen erhalten. Die Zellkerne verarbeiten die von den Dendriten erhaltenen Informationen. Synapsen schlie\u00dflich dienen als Verbindung zwischen den Neuronen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">K\u00fcnstliche Neuronen versuchen, <\/span><b>die Funktionsweise der Neuronen im Gehirn nachzuahmen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Dabei handelt es sich um eine mathematische Funktion, die auf einem Modell biologischer Neuronen basiert. Jedes Neuron empf\u00e4ngt Daten, wiegt sie, berechnet ihre Summe und erzeugt \u00fcber eine nichtlineare Funktion ein Ergebnis.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein k\u00fcnstliches neuronales Netz <\/span><b>besteht aus mehreren k\u00fcnstlichen Neuronen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Die Ergebnisse von Berechnungen werden von einem Neuron zum anderen weitergeleitet, wobei jedes Neuron einen internen Zustand beibeh\u00e4lt, der als Aktivierungssignal bezeichnet wird. Die Neuronen sind untereinander durch Verbindungslinks verbunden, durch die Informationen \u00fcber die eingegebenen Daten flie\u00dfen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">In jedem neuronalen Netz wird zwischen der Eingabeschicht, der Ausgabeschicht und verschiedenen versteckten Schichten unterschieden. Die <\/span><b>Daten werden von einer Schicht zur anderen weitergeleitet<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-360229e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"360229e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d52d1a2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d52d1a2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist ein Perceptron?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4fa868f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4fa868f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Das Perceptron wurde <b>1957 von Frank Rosenblatt <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">am Cornell Aeronautical Laboratory <\/span><b>erfunden.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Auf der Grundlage der ersten Konzepte f\u00fcr k\u00fcnstliche Neuronen schlug er die &#8222;Perceptron-Lernregel&#8220; vor.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein <\/span>Perceptron ist ein k\u00fcnstliches Neuron <span style=\"font-weight: 400;\">und damit eine Einheit eines neuronalen Netzes. Es f\u00fchrt Berechnungen durch, um Merkmale oder Trends in den Eingabedaten zu erkennen.<\/span><\/p><p>\u00a0<\/p><p>\ud83d\udca1Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\"><colgroup><col width=\"1116\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Deep Neural Network&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-neural-network\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-neural-network\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Deep Neural Network<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Deep Learning vs. Machine Learning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-vs-machine-learning\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-vs-machine-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Deep Learning vs. Machine Learning<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Deep Learning - was ist das eigentlich ?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-oder-tiefes-lernen-was-ist-das-denn\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-oder-tiefes-lernen-was-ist-das-denn\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Deep Learning &#8211; was ist das eigentlich ?<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Deep Fake Gefahren&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-fake-gefahren-massnahmen-und-rechtslage\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-fake-gefahren-massnahmen-und-rechtslage\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Deep Fake Gefahren<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Python Deep Learning Basics&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-deep-learning-die-basics\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-deep-learning-die-basics\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python Deep Learning Basics<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Style Transfer Deep Learning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/style-transfer-deep-learning\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/style-transfer-deep-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Style Transfer Deep Learning<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dies ist ein <\/span>Algorithmus f\u00fcr das <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/supervised-learning-5-wichtige-punkte\">\u00fcberwachte Lernen<\/a> <span style=\"font-weight: 400;\">von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/umgang-mit-problemen-bei-unausgewogener-klassifizierung-teil-ii\">bin\u00e4ren Klassifizierern. <\/a>Es ist dieser Algorithmus, der es k\u00fcnstlichen Neuronen erm\u00f6glicht, die Elemente eines Datensatzes zu lernen und zu verarbeiten.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Perceptron spielt <\/span>eine wichtige Rolle in Machine-Learning-Projekten<span style=\"font-weight: 400;\">. Es wird h\u00e4ufig zur Klassifizierung von Daten oder als Algorithmus zur Vereinfachung oder \u00dcberwachung der Lernf\u00e4higkeit von bin\u00e4ren Klassifizierern eingesetzt.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Wir erinnern uns: Beim \u00fcberwachten Lernen geht es darum, <\/span><b>einem Algorithmus beizubringen, Vorhersagen zu treffen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Um dies zu erreichen, wird der Algorithmus mit Daten gef\u00fcttert, die bereits korrekt beschriftet sind.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-13fe85e elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"13fe85e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Alles \u00fcber Perceptron und neuronale Netze<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b15480a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"b15480a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-53a665a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"53a665a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Perceptron-Lernregel\ud83e\udde0<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ac01d73 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ac01d73\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">\ud83d\udc49Gem\u00e4\u00df <\/span>der <b>Perceptron Learning Rule <\/b>(<span style=\"font-weight: 400;\">Perzeptron-Lernregel) lernt der Algorithmus automatisch die optimalen Gewichtungskoeffizienten. Die Eigenschaften der Eingabedaten werden mit diesen Gewichten multipliziert, um zu bestimmen, ob ein Neuron &#8222;z\u00fcndet&#8220; oder nicht.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Das <\/span>Perceptron empf\u00e4ngt mehrere <b>Eingangssignale<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Wenn die Summe der Signale einen bestimmten Schwellenwert \u00fcberschreitet, wird ein Signal erzeugt oder im Gegenteil kein Ergebnis ausgegeben.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Im Rahmen der \u00fcberwachten Lernmethode des Machine Learning ist es das, was <\/span><b>die Kategorie einer Datenprobe vorhersagt<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Es handelt sich also um ein wesentliches Element.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-da4ed21 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"da4ed21\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"290\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/10\/perceptron-formule.webp\" class=\"attachment-large size-large wp-image-164227\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/10\/perceptron-formule.webp 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/10\/perceptron-formule-300x113.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c2c090a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c2c090a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-48dfda0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"48dfda0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Funktion des Perceptrons<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b3cafc9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b3cafc9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">In Wirklichkeit <\/span>ist das Perceptron eine <strong>mathematische Funktion<\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>.<\/strong> Die Eingabedaten (x) werden mit den Gewichtungskoeffizienten (w) multipliziert. Das produzierte Ergebnis ist ein Wert.<\/span><\/p><p style=\"padding-left: 40px;\"><strong><em>\u2139\ufe0fDieser Wert kann positiv oder negativ sein. Das k\u00fcnstliche Neuron wird aktiviert, wenn der Wert positiv ist. Es wird also nur aktiviert, wenn das berechnete Gewicht der Eingabedaten einen bestimmten Schwellenwert \u00fcberschreitet.\u2139\ufe0f<\/em><\/strong><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Das <\/span>vorhergesagte Ergebnis wird mit dem bekannten Ergebnis verglichen<span style=\"font-weight: 400;\">. Bei einer Differenz wird der Fehler zur\u00fcckgerechnet, um eine Anpassung der Gewichte zu erm\u00f6glichen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f4d82fe e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f4d82fe\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-74116b4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"74116b4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Single-Layer- vs. Multi-Layer-Perceptron<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9473f6c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9473f6c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Man unterscheidet <\/span>zwei Arten von Perzeptronen: einschichtige und mehrschichtige<span style=\"font-weight: 400;\">. Ein einschichtiges Perzeptron kann nur trennbare lineare Funktionen lernen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein mehrschichtiges Perzeptron, auch <\/span><b>&#8222;feed-forward&#8220; neuronales Netz <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">genannt, \u00fcberwindet diese Grenze und bietet eine h\u00f6here Rechenleistung. Es ist auch m\u00f6glich, mehrere Perceptrons zu kombinieren, um einen leistungsstarken Mechanismus zu schaffen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-80249d4 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"80249d4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ff7dbe1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ff7dbe1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Perzeptron und neuronale Netze<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b27d6d2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b27d6d2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Zusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass ein neuronales Netz <\/span>eine Gruppe miteinander verbundener Perzeptrons <span style=\"font-weight: 400;\">ist. Seine Funktionsweise beruht auf Multiplikationsoperationen zwischen zwei wichtigen Komponenten: den Dateneingaben (Input) und der Gewichtung.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Summe dieser Multiplikation wird an eine Aktivierungsfunktion weitergeleitet und bestimmt <\/span>einen bin\u00e4ren Wert von 0 oder 1. Damit werden die <span style=\"font-weight: 400;\">Daten klassifiziert.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4668b9c elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"4668b9c\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/KuNDkPVbR9E&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-12277fb elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"12277fb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-analyst\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Eine Data Analyst-Weiterbildung beginnen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2ec9d28 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2ec9d28\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dd6bc5f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"dd6bc5f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie lerne ich den Umgang mit dem Perceptron?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1e443fc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1e443fc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Um zu lernen, wie man das Perceptron beherrscht, und alles \u00fcber Machine Learning, Deep Learning und neuronale Netze zu verstehen, kannst Du Dich f\u00fcr <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\"><span style=\"text-decoration: underline;\">die Weiterbildungen von DataScientest<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> entscheiden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Machine Learning und die verschiedenen Algorithmen und Methoden stehen im Mittelpunkt <\/span>unserer Ausbildungen zum Data Analyst und Data Scientist<span style=\"font-weight: 400;\">. Wir bieten auch einen Machine Learning Engineer-Kurs an, in dem Du lernst, wie man Modelle in die Produktion bringt.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">In diesen verschiedenen Kursen kannst Du Dir alle F\u00e4higkeiten aneignen, die Du f\u00fcr die Arbeit als Datenanalyst oder Datenwissenschaftler ben\u00f6tigst. Neben Machine Learning lernst Du auch <\/span><b>Python-Programmierung, Datenbanken und Data Visualization kennen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Alle unsere Kurse verfolgen <\/span>einen innovativen<b> &#8222;Blended Learning&#8220;-Ansatz, <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">der zwischen Pr\u00e4senzunterricht und Fernunterricht angesiedelt ist. Sie k\u00f6nnen als Weiterbildung oder als Bootcamp in nur wenigen Wochen absolviert werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Lernenden erhalten <\/span>ein von der <b>Universit\u00e9 de la Sorbonne zertifiziertes Diplom<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Von den Alumni haben 93 % unmittelbar nach dem Abschluss einen Job gefunden. Warte nicht l\u00e4nger und entdecke unsere Weiterbildungen!<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-613814a elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"613814a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecke die Weiterbildung zum Data Scientist<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ff63e93 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ff63e93\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-62bdbb0 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"62bdbb0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Was ist ein Perceptron?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Das Perceptron wurde 1957 von Frank Rosenblatt am Cornell Aeronautical Laboratory erfunden. 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