Der Begriff Progressive Neuronale Netze stammt aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Automatisierung und Big Data und Smart Data. Progressive Neuronale Netze sind eine spezielle Art von künstlichen neuronalen Netzen, die so konstruiert sind, dass sie mit der Zeit besser werden. Sie können Wissen, das sie in einer Aufgabe erlernt haben, auf neue Aufgaben übertragen und sich so ständig weiterentwickeln.
Stellen Sie sich Progressive Neuronale Netze wie einen Mitarbeiter vor, der bei jeder neuen Aufgabe seine bereits gesammelten Erfahrungen nutzt, um schneller und effizienter zu arbeiten. Beispielsweise kann ein solches Netz zunächst lernen, Katzen auf Bildern zu erkennen. Später kann es dieses Wissen nutzen, um auch andere Tiere auf Bildern zu unterscheiden, ohne wieder ganz von vorne anfangen zu müssen.
Das Besondere an Progressiven Neuronalen Netzen ist, dass sie im Gegensatz zu klassischen Modellen „dazulernen“, ohne dass das alte Wissen verloren geht. Das spart Entwicklungskosten und macht Anwendungen in Bereichen wie Automatisierung oder smarter Datenanalyse besonders effektiv. Dadurch unterstützen Progressive Neuronale Netze Unternehmen gezielt dabei, komplexe Aufgaben flexibler zu lösen und Innovationen schneller voranzutreiben.
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