Der Begriff „Visualisierung neuronaler Netze“ gehört vor allem in die Bereiche Künstliche Intelligenz und Big Data. Neuronale Netze sind komplexe Systeme, die Maschinen das Lernen ermöglichen – zum Beispiel beim Erkennen von Gesichtern auf Fotos oder beim Übersetzen von Sprachen. Weil diese Netze oft Millionen von Verbindungen und Parametern haben, ist es für Menschen schwer zu verstehen, wie sie genau arbeiten.
Mit der Visualisierung neuronaler Netze meint man das Darstellen dieser komplexen Abläufe in anschaulichen Bildern oder Diagrammen. So kann man nachvollziehen, wie die Maschine zu einer Entscheidung kommt. Für Entwickler und Entscheider wird dadurch verständlich, an welchen Stellen das Netz besonders gut oder schlecht arbeitet.
Ein typisches Beispiel: In einem neuronalen Netz, das Tumore auf Röntgenbildern erkennt, zeigt die Visualisierung farblich hervor, auf welche Bildbereiche das Netz besonders achtet. Ärzte sehen so sofort, ob das System wichtige Merkmale korrekt einschätzt. Die Visualisierung neuronaler Netze hilft also, Vertrauen in Künstliche Intelligenz zu schaffen und ihre Ergebnisse nachvollziehbarer zu machen.
Deutsch 
English (UK)