Neuronale Netze stellen vor allem Anfängerinnen und Anfänger vor Rätsel. Um diese etwas steile Lernkurve ein wenig abzuflachen, bietet sich der Einstieg in das Konzept Neuronaler Netze mithilfe einer interaktiven Anleitung an – Englischkenntnisse vorausgesetzt.
Unter aegeorge42.github.io befindet sich die Anleitung. Der comic-hafte Stil von Allison George lädt auf den ersten Blick ein, den „Start“-Knopf zu drücken. Anschließend steuert man die interaktive Präsentation im eigenen Tempo mithilfe von zwei großen Knöpfen im unteren Bereich: „back“ und „next“. Oben sind die einzelnen Kapitel zur schnellen Navigation platziert und unter „Sandbox“ liegt ein Neuronales Netzwerk zum Spielen bereit.
Im präsentierten Beispiel baut man unter Anleitung ein Netz, das Blaubeeren und Erdbeeren unterscheiden kann. Dabei geht George auf die unterschiedlichen Eigenschaften der Früchte ein, die in numerischer Form dem Rechner verständlich gemacht werden müssen. Um das Ganze verständlich zu halten, werden lediglich zwei Eigenschaften – Rundheit und Größe – hinzugezogen, so dass sich das auch als Graph in einem zweidimensionalen Koordinatensystem abbilden lässt. Anschließend können die Anwenderinnen und Anwender beim Zusammenbau eines Neurons mit der Gewichtung der Eigenschaften spielen, um ein Gefühl für die im Neuron ablaufenden Operationen zu bekommen. Die darin zum Tragen kommenden Funktionen werden ebenfalls präsentiert.
Auf die „Backpropagation“ – deutsch: Fehlerrückführung – geht George anschließend ein. Hierbei spielt die Mathematik eine entscheidende Rolle und nimmt auf Wunsch auch einen größeren Teil der Präsentation ein. Hat man keine Lust, in die Details abzutauchen, kann man auf Knopfdruck darauf verzichten.
Sind alle Kapitel abgeschlossen, bleiben einem noch die verschiedenen Einstellungen, die man über die „Sandbox“ testen kann. Das gewählte Beispiel hierfür ist recht plakativ und eindeutig, hilft aber gerade am Anfang, das Prinzip zu begreifen.
Fazit
Sicherlich ist diese interaktive Einführung in Neuronale Netze nicht der Weisheit letzter Schluss und jede Anfängerin oder jeder Anfänger hat dem Abschluss dieser Einführung einen perfekten Plan, wie diese Netz funktionieren, aber es ist ein eigenständiger Ansatz, Neuronale Netze den Interessierten näher zu bringen.