Maschinelles Lernen für das Geschäft der Zukunft (und der Gegenwart)

Maschinelles Lernen ist so vielseitig und bietet so viele Anwendungsmöglichkeiten, dass es zu einer der wichtigsten Technologien der Gegenwart geworden ist. Es hat in den Unternehmen eine entscheidende Rolle eingenommen und ermöglicht es den Unternehmern, das Kundenverhalten und die Unternehmensleistung besser zu verstehen.

Führende Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen nutzen diese Technologie bereits effektiv und haben sie zu einem wichtigen Bestandteil ihrer Prozesse gemacht. Wir werfen einen Blick darauf, wie die Zukunft des maschinellen Lernens (ML) aussehen wird und welchen Wert es branchenübergreifend hat.

Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich auf die Verwendung von Daten und Algorithmen stützt, um die Art und Weise, wie Menschen lernen, nachzubilden und die Genauigkeit der Modelle durch Training schrittweise zu verbessern.

Der Begriff wurde erstmals 1959 verwendet, aber seine Bedeutung hat in den letzten Jahren dank der Fortschritte bei den Computerfähigkeiten und Big Data zugenommen.

Er ist ein wesentlicher Bestandteil der Datenwissenschaft, eines wachsenden und immer wichtiger werdenden Bereichs. Durch den Einsatz statistischer Methoden werden Algorithmen trainiert, um Klassifizierungen oder Vorhersagen zu treffen und so entscheidende Informationen zu gewinnen. Diese Informationen sind dann die Grundlage für Geschäftsentscheidungen.

ML gibt Computern die Fähigkeit, selbst zu lernen und Aufgaben autonom auszuführen, ohne dass sie ständig von Menschen überwacht werden müssen. Das Ergebnis sind autonome Autos, Assistenten, die in Echtzeit von einer Sprache in eine andere übersetzen, oder personalisierte Einkaufs- und Inhaltsvorschläge auf Streaming-Plattformen.

Aktuelle Landschaft des maschinellen Lernens

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind eine 14,1 Milliarden Dollar schwere Branche, die die Art und Weise, wie wir Daten verstehen und nutzen, verändert.

Laut einer Studie von Helomics wird der weltweite KI-Markt bis 2025 auf 20 Mrd. $ anwachsen. Dies stellt eine enorme Wachstumschance für Unternehmen und einen Umbruch für Branchen dar.

Sie ermöglicht es Unternehmen, Entscheidungen auf der Grundlage nützlicherer Informationen zu treffen und Probleme auf neue Weise zu analysieren, was sie zum besten Verbündeten der Menschen jetzt und in Zukunft macht.

Daher stellt die Teilnahme an dieser Revolution einegroße Marktchance dar. Künstliche Intelligenz wird zu einem festen Bestandteil vieler Unternehmen, und die Pläne zur Einführung von ML werden immer schneller umgesetzt, insbesondere nach den Auswirkungen von COVID-19 auf Unternehmen und Arbeitsplätze in der ganzen Welt.

Machine Learning vs. Deep Learning

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Es können Zweifel an den Unterschieden zwischen Machine Learning und Deep Learning aufkommen, also lassen Sie uns diese analysieren.

Der Ausgangspunkt ist, dass beide Arten von künstlicher Intelligenz sind. ML kann sich automatisch und mit minimalem menschlichen Eingriff anpassen. DL ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der künstliche neuronale Netze verwendet, um den Lernprozess des menschlichen Gehirns nachzuahmen.

Aber das sind nicht die einzigen Unterschiede:

Anwendungen des maschinellen Lernens

ML ist eine der tragenden Säulen der digitalen Transformation und wird daher eingesetzt, um neue Lösungen in verschiedenen Bereichen zu finden, wie z. B.:

• Smarte Fahrzeuge: Dank ML werden Fahrzeuge in der Lage sein, die interne Konfiguration nach den Vorlieben des Fahrers anzupassen oder das Lenkrad zu bewegen, um auf die Umgebung zu reagieren.
• Personalisierte Empfehlungen: ermöglicht es, auf Online-Plattformen maßgeschneiderte Vorschläge zu machen. Es analysiert den Verlauf und die Besuche des Nutzers oder vergleicht sie mit denen anderer, um Trends oder ähnliche Gewohnheiten zu erkennen.
• Personalisierte Empfehlungen: ermöglicht es, maßgeschneiderte Vorschläge auf Online-Plattformen zu machen.
• NPL: Durch das Verständnis der menschlichen Sprache können Assistenten aus anderen Sprachen übersetzen, die Stimme des Nutzers erkennen oder seine Gefühle analysieren. Die Verarbeitung natürlicher Sprache kann auch für komplexere Aufgaben eingesetzt werden, z. B. zum Sortieren großer Informationsmengen oder zur Übersetzung von Fachjargon in verständliche Sprache.
• Cybersecurity: Die heutigen Malware-Erkennungs- und Antiviren-Engines nutzen ML, um das Scannen zu verbessern, die Erkennung von Anomalien zu beschleunigen und die Reaktionsfähigkeit zu verbessern.
• Cybersecurity: Die heutigen Malware-Erkennungs- und Antiviren-Engines nutzen ML, um das Scannen zu verbessern, die Erkennung von Anomalien zu beschleunigen und die Reaktionsfähigkeit zu verbessern.
• Medizin: Viele Forschungszentren nutzen das maschinelle Lernen bereits für die Früherkennung von Krankheiten wie Brustkrebs, was entscheidend ist, um die Heilungschancen zu erhöhen. Auch bei der Erkennung von Lungenentzündungen oder Augenkrankheiten ist es sehr nützlich.
• Soziale Netzwerke: Maschinelles Lernen ist sehr effektiv bei der Reduzierung von Spam oder der Erkennung von Fake News und nicht autorisierten Inhalten, sogar bei Live-Übertragungen.
• Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ist sehr effektiv bei der Reduzierung von Spam oder der Erkennung von Fake News und nicht autorisierten Inhalten, sogar bei Live-Übertragungen.
• Computer Vision: ermöglicht die Gewinnung aussagekräftiger Informationen aus digitalen Bildern, Videos und anderen visuellen Daten, um die richtige Entscheidung zu treffen. Es kann für das Tagging von Fotos in sozialen Medien, in medizinischen Röntgenbildern oder in autonomen Autos eingesetzt werden.
• Computer Vision.
• Betrugserkennung: Sie ist im Banken- und Finanzsektor sehr nützlich, um verdächtige Transaktionen zu erkennen. Ein Modell kann anhand von Informationen über bekannte betrügerische Transaktionen trainiert werden, um Anomalien zu erkennen, die eine weitere Untersuchung verdienen.
• Betrugserkennung: ist im Bank- und Finanzsektor sehr nützlich, um verdächtige Transaktionen zu erkennen.
• Vorausschauende Anlagenwartung: nutzt datengestützte Techniken, um den Zustand von Anlagen zu überwachen und mögliche Ausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten.

Zukunft des maschinellen Lernens

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ML bietet nicht nur Wachstumschancen, sondern revolutioniert zahlreiche Branchen, indem es fundiertere Entscheidungen ermöglicht, Entwicklern hilft, Probleme mit einem innovativen Ansatz zu analysieren, und Informationen schneller und mit größerer Genauigkeit liefert.

Die Zukunft des maschinellen Lernens ist also voller Möglichkeiten. Heute können fast alle gängigen Bereiche von Anwendungen des maschinellen Lernens profitieren, so dass eine Zukunft ohne sie kaum vorstellbar ist.

Fortschritte in den Bereichen NPL und Computer Vision beschleunigen die Anwendungen in der Gesichtserkennung, Sprachübersetzung, autonomen Autos usw. Was wie Science-Fiction aussah, ist heute Realität.

Der nächste Schritt wird Hand in Hand mit Quantum Computing gehen, denn ML hat das Potenzial, sich dank Quantenalgorithmen zu verändern und zu erneuern. Es wird möglich sein, die Datenanalyse zu verbessern und tiefere Einblicke zu gewinnen. Die bessere Leistung wird den Unternehmen helfen, bessere Ergebnisse zu erzielen als mit herkömmlichen Methoden des maschinellen Lernens.

Derzeit gibt es noch kein marktreifes Modell des maschinellen Lernens auf Quantenbasis, aber große Unternehmen investieren bereits in diese Technologie, so dass das Warten nicht mehr lange dauern wird.

Es wird auch erwartet, dass in den nächsten Jahren ein Mehrzweckmodell geschaffen wird, das mehrere Aufgaben gleichzeitig erfüllt. Man wird sich nicht mehr darum kümmern müssen, die relevanten Anwendungen eines Rahmens zu verstehen, sondern ein Modell wird je nach Bedarf auf mehreren Gebieten trainiert werden.

Mit der zunehmenden Verbreitung von Datenbanken und Cloud-Speichern fordern Datenteams zudem mehr Flexibilität bei der Nutzung von Datensätzen über mehrere Systeme hinweg. Infolgedessen wird es große Fortschritte im Bereich des verteilten maschinellen Lernens geben, bei dem Datenwissenschaftler nicht mehr für jede Plattform Algorithmen von Grund auf neu erfinden müssen. Sie werden in der Lage sein, ihre Arbeit sofort in die neuen Systeme zu integrieren und die Portabilität der Modelle zu erleben.

Eine weitere Prognose betrifft schließlich das Reinforcement Learning (RF), das es Unternehmen ermöglicht, in einem dynamischen Umfeld intelligente Geschäftsentscheidungen zu treffen, ohne dass ihnen dies speziell beigebracht werden muss.

Machine Learning Lösungen

Die modellgestützte ML-Entscheidungsautomatisierung umfasst immer mehr Anwendungen und Geschäftsebenen. Daher liegt die Bedeutung von MLOps-Modellen in der Tatsache, dass sie entscheidend sind, um den Prozess der Reifung von KI- und ML-Projekten innerhalb einer Organisation zu rationalisieren.

Bei Plain Concepts unterstützen wir Unternehmen bei der effektiven Verwaltung ihrer ML-Projekte, indem wir fachkundige Beratung zu MLOps anbieten, einschließlich der Bewertung aktueller Fähigkeiten und der Anwendung von Industriestandardverfahren zur Aufrechterhaltung einer produktionsbereiten ML-Umgebung.

Wenn Sie bereit sind, Ihr Projekt zu beginnen oder voranzutreiben, können wir Ihren aktuellen Reifegrad anhand eines vorläufigen Bewertungsberichts beurteilen. Holen Sie Ihren MLOps-Bericht!