Uitgebreide Uitleg
Neurale netwerken zijn de bouwstenen van moderne AI-systemen. Ze bestaan uit kunstmatige "neuronen" die georganiseerd zijn in lagen: een inputlaag, één of meer verborgen lagen, en een outputlaag. Elk neuron ontvangt signalen, verwerkt deze en geeft een output door aan de volgende laag.
De "intelligentie" van een neuraal netwerk zit in de gewichten van de verbindingen tussen neuronen. Tijdens het trainingsproces worden deze gewichten aangepast totdat het netwerk de juiste output produceert voor gegeven inputs. Dit leerproces heet backpropagation.
Moderne neurale netwerken kunnen miljoenen of zelfs miljarden parameters hebben. Hoe meer lagen en neuronen, hoe complexere patronen het netwerk kan leren, maar ook hoe meer rekenkracht en trainingsdata nodig zijn.
Praktijkvoorbeeld
Een Nederlandse verzekeraar gebruikt een neuraal netwerk om frauduleuze claims te detecteren. Het systeem analyseert patronen in claimdata en flaggt verdachte gevallen met 85% accuraatheid, wat handmatige controle veel efficiënter maakt.