Neuronale Netzwerke

Was sind neuronale Netzwerke? Neuronale Netzwerke sind ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Sie sind computergestützte Systeme, die – einfach gesagt – so funktionieren wie das menschliche Gehirn: Sie bestehen aus vielen miteinander verbundenen «Neuronen», die Informationen empfangen, verarbeiten und weitergeben können.

Solche Netzwerke sind in der Lage, aus Daten zu lernen, ohne dass jede einzelne Regel vom Menschen festgelegt werden muss. Sie bilden die Grundlage für viele (KI-)Tools im digitalen Alltag wie ChatGPT, Midjourney, DeepL oder personalisierte Empfehlungen auf Netflix & Co.

Wie funktionieren sie?

Ein neuronales Netzwerk besteht aus mehreren Schichten: einer Eingabeschicht, einer oder mehreren verborgenen Schichten und einer Ausgabeschicht. Jede Schicht enthält Neuronen, die mit den Neuronen der benachbarten Schichten verbunden sind.

Das Netzwerk verarbeitet grosse Datenmengen, erkennt Muster, Zusammenhänge oder Abweichungen und lernt daraus. Der Lernprozess erfolgt in mehreren Schritten:

1. Training: Das Netzwerk erhält viele Beispiele (z. B. tausende Bilder von Katzen und Hunden) und versucht, eine Aufgabe zu lösen (z. B. die richtige Tierart zu erkennen).
2. Fehlerrückmeldung (Backpropagation): Wenn das Ergebnis falsch ist, berechnet das System, wie gross der Fehler war, und passt die Gewichtungen der Verbindungen entsprechend an.
3. Wiederholung: Dieser Prozess wird tausende Male wiederholt, bis das Netzwerk «verstanden» hat, wie die korrekten Ergebnisse erzielt werden.

Je mehr qualitativ hochwertige Daten das Netzwerk erhält, desto besser wird seine Fähigkeit, verallgemeinerbare Muster zu erkennen – es wird sozusagen «intelligenter».

Wie werden neuronale Netzwerke im Marketing eingesetzt?

Im digitalen Marketing eröffnen neuronale Netzwerke neue Möglichkeiten für Effizienz, Relevanz und Personalisierung. Sie kommen unter anderem zum Einsatz bei:

• Generierung und Optimierung von Inhalten
• Vorhersage des Nutzerverhaltens
• Personalisierung von Empfehlungen
• Segmentierung von Zielgruppen auf Basis von Verhalten, Interessen oder demografischen Daten
• Optimierungen im Programmatic Advertising
• U.v.m.

Gibt es Risiken?

Trotz ihrer Leistungsfähigkeit sind neuronale Netzwerke nicht fehlerfrei. Zu den wichtigsten Herausforderungen gehören:

• Datenabhängigkeit: Das Netzwerk lernt nur so gut, wie es die Daten zulassen. Verzerrte, unvollständige oder veraltete Daten können zu Fehleinschätzungen oder Bias führen.
• Black-Box-Problem: Die Entscheidungswege in komplexen Netzwerken sind für Aussenstehende oft schwer nachvollziehbar. Warum eine bestimmte Empfehlung ausgesprochen wurde, kann nicht immer eindeutig erklärt werden.
• Überanpassung (Overfitting): Wird das Netzwerk zu stark auf die Trainingsdaten angepasst, kann es in neuen, realen Szenarien unter Umständen schlechter performen.

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