c't 6/2016
S. 142
Praxis
Künstliche Intelligenz: Neuronale Netze
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Ziffernlerner

Ein künstliches neuronales Netz selbst gebaut

Große IT-Konzerne erwecken gern den Eindruck, selbstlernende Algorithmen liefen nur in ihren Rechenzentren. Tatsächlich läuft die nötige Software problemlos auch auf heimischen Rechnern. Im Folgenden bringen Sie Ihrem PC bei, handgeschriebene Ziffern zu erkennen.

Sie geistern durch die Wolken von Google, Facebook und Microsoft, unterscheiden Freunde, übersetzen Webseiten und erkennen Flugbuchungen: Künstliche neuronale Netze durchforsten die großen Daten und analysieren die Privatsphäre der Nutzer. Ihre Beliebtheit verdanken sie dem Umstand, dass der gleiche Algorithmus mit den richtigen Einstellungen und einem passenden Satz von Trainingsdaten die verschiedensten Probleme lösen kann. Auch wenn diese eierlegende Wollmilchsau unter den Algorithmen in der Cloud heimisch ist, bewohnt sie dank zahlreicher Open-Source-Implementierungen auch den heimischen Rechner ohne Probleme. Wir haben uns die Python-Implementierung Brainstorm und einen vorbereiteten Datensatz geschnappt, um einem Rechner beizubringen, handgeschriebene Ziffern zu erkennen. Brainstorm kommt vom Schweizer Forschungsinstitut IDSIA, läuft unter Linux und Windows und lässt sich relativ leicht installieren. Für das Python-Programm brauchen Sie keine 15 Minuten. Danach muss Ihr Rechner noch lernen, wie handgeschriebene Ziffern aussehen. Wie lange das dauert, hängt von seiner Leistung ab – ein paar Minuten sollten Sie auch schnelle Rechner darüber brüten lassen. Nach dem Training ordnet das neuronale Netz jedem Bild im richtigen Format die passende Ziffer zu.

Installation unter Linux

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