Identitätsprüfungssystem mit handschriftlichen Unterschriften unter Verwendung von ANN

Wir wissen, dass Computer besser sind als Menschen, wenn es darum geht, Zahlenreihen zu berechnen, aber was ist mit Aufgaben, die komplexer sind? Wie kann man einem Computer beibringen, wie eine Katze aussieht? Oder wie man ein Auto f hrt? Oder wie man ein komplexes Strategiespiel spielt? Oder wie man Vorhersagen ber den Aktienmarkt macht? Dies sind einige der schwierigsten Aufgaben im Bereich der k nstlichen Intelligenz, die die M glichkeiten normaler maschineller Lernverfahren weit bersteigen. In diesen F llen wenden sich Informatiker an neuronale Netze. Neuronale Netze unterscheiden sich von anderen Algorithmen des maschinellen Lernens dadurch, dass sie eine Architektur verwenden, die sich an den Neuronen des menschlichen Gehirns orientiert. Diese Netze eignen sich gut f r die Modellierung von Abstraktionen auf hoher Ebene in einer Vielzahl von Disziplinen und Branchen.