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Künstliche Neuronale Netze und Suchmaschinen

Kolumne  |  Alex  |  , 17:34 Uhr  |  2 Kommentare

Bei Künstlichen Neuronale Netzen (KNN) handelt es sich um Modelle, welche den biologischen Netzwerken in einem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Die Nervenzellen bzw. Neuronen sind im Gehirn in einem dichten Netz miteinander verbunden. Während wir etwas lernen, werden die Verbindungen (Synapsen) zwischen Zellen, die für den Lernvorgang notwendig sind, verändert. Durch diese Anpassung sind wir in der Lage zu lernen, verschiedene Aufgaben zu bewältigen und Problemstellungen zu lösen. Mit dem Computer lässt sich dieser Vorgang in Form von ähnlichen Modellen simulieren. Künstliche Neuronale Netze ahmen die Eigenart des Gehirns nach, sich durch Lernvorgänge selbst zu organisieren. Grundsätzlich können sie für jede Aufgabe eingesetzt werden, bei der es darum geht, Zusammenhänge zwischen „unscharfen“ Mustern zu erkennen.

KNN bestehen aus einer Gruppe von Zellen, die in mehreren Schichten angeordnet sind.
Es gibt die Input-Zellen, die der Eingabe der Problemstellungen dienen. Für die Verarbeitung der Aufgabe sind die so genannten Hidden-Zellen verantwortlich. Zu guter Letzt gibt es noch die Output-Zellen, die die Lösung aus Lern- und Verarbeitungsprozess ausgeben.

Ein einfaches Beispiel zur Beschreibung von Neuronalen Netzen stellt z.B. die Zeichenerkennung dar. Es soll beispielsweise die „Zahl 1“ erkannt werden, egal in welcher Form sie auf einem Pixelbild vorliegt. Dabei kann die „Zahl 1“ verdreht, wenig kontrastreich, einmal größer und einmal kleiner usw. dargestellt sein. Die Ausgabeneuronen geben an, ob es sich um die „Zahl 1“ handelt oder um anderes Zeichen.

Damit das Neuronale Netz optimale Ergebnisse liefert, wird es mit Trainingsdaten gefüttert. D.h. man gibt den Neuronalen Netz weiter, ob sich um die „Zahl 1“ oder ein anderes Zeichen handelt.

Nach einer bestimmten Anzahl von Trainingsdurchläufen weist das Neuronale Netz kaum noch Fehler auf und kann nun benutzt werden, um korrekte Ergebnisse basierend auf unterschiedlichen Pixelbildern zu liefern.

Was hat das alles nun mit Suchmaschinen zu tun? Die Fähigkeiten Künstlicher Neuronaler Netze werden schon seit längerer Zeit in zahlreichen Forschungsprojekten untersucht und genutzt. Weshalb dann auch nicht für den Suchmaschinenalgorithmus? Das Bestreben der Suchmaschinenbetreiber ist es, den Suchmaschinenbenutzern hochwertigen, semantischen Content zu liefern. Aber allzu oft sind die Sucheingaben des Benutzers „unscharf“. Falsche oder ungenaue Suchbegriffe wären solche Beispiele dafür. Die Suchmaschine muss zuerst erkennen, um welche Worttypen es sich handelt: Substantiv, Verb, Adverb, Adjektiv, … In welchem semantischen Umfeld befinden sich diese Begriffe und wie stehen die Begriffe zueinander in Beziehung. Je mehr Suchbegriffsangaben, desto mehr Informationen werden an die Suchmaschine weitergegeben.Auf welche Weise kann man nun Künstliche Neuronale Netze für Suchmaschinen einsetzen? Der Internetnutzer selbst erkennt am besten, ob der gesuchte Content auch wirklich derjenige ist, nach dem er gesucht hat (Trainingssatz). Ob es sich um das richtige Suchergebnis handelt, könnte man bspw. durch die Abgabe der Stimme bzw. Voting des Suchenden (wie z.B. bei Wikia Search) oder durch die Logdaten des zuletzt aufgerufenen Ergebnisses einer Suchmaschine festlegen. Man könnte also Neuronale Netze in Bezug auf Suchbegriffe trainieren um immer bessere und hochwertigere Suchergebnisse zu erhalten. Hierzu benötigt man aber viele Rechner (z.B. Google Computer Farmen). Vielleicht loggt deswegen Google auch die Internetnutzungdaten seiner Nutzer. Je öfter dies passiert, desto genauer werden die Ergebnisse der Suchmaschine, falls die Verwendung von Neuronalen Netzen hier ebenfalls enthalten ist.

Eure Alexandra Sobek

P.S.: Ich stelle in meinen Onlinemarketing und Marketingsoftware Blog das Tool Joone vor das für die Simulation von Künstlichen Neuronalen Netzen eingesetzt wird. Bei Interesse einfach vorbeischauen und testen ;-)

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Kommentare zu Künstliche Neuronale Netze und Suchmaschinen:

  1. Blogschrott.net » Blog Archive » Wird Google durch ein großes KNN schlau? says:

    […] dass ist zwar etwas komplex, aber sehr interessant! Ich habe im Internet recherchiert, wodurch ich diesen Artikel auf SEO-United gefunden habe, der das gleiche Thema behandelt. Ich gebe es nun einmal so […]

  2. Wulffy says:

    Genau dazu habe ich am 31.10.2007 in meinem Blogpost Das neue Ziel von Google – Beobachtung, Information, Auswertung, Wertschöpfung geschrieben:

    „Aus meiner Sicht befindet sich Google auf dem langen Weg, ein künstliches, neuronales Netz entstehen zu lassen, eine möglicherweise den Menschen übertreffende Form der künstlichen Intelligenz. Um etwas kopieren zu können (den Menschen), muss man es nur lange genug beobachten.“

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