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Ein neuronales Netzwerk ist ein rechnerisches Modell, das vom menschlichen Gehirn inspiriert ist. Es besteht aus miteinander verbundenen Knoten (Neuronen), die Daten verarbeiten und Muster durch Wiederholung und Feedback lernen.
Jedes Neuron erhält Eingabedaten, wendet eine mathematische Funktion an und sendet Ausgaben an andere Neuronen. Im Laufe der Zeit passt das Netzwerk seine internen Gewichte an, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.