Mithilfe von Machine Learning erschließen sich Firmen neue Umsatzquellen und senken die Kosten. Um das Thema gezielt voranzutreiben, sollten Führungskräfte jedoch einige wichtige Fragen klären.
Mit Machine Learning ist nicht etwa das Lernen mit Unterstützung eines interaktiven Computerprogramms gemeint, sondern es handelt sich um „lernfähige Maschinen“. Beispielsweise lernen sie, Zusammenhänge immer besser zu erkennen, präzisere Erkenntnisse zu entwickeln und bessere Vorhersagen zu treffen. Damit ist Machine Learning ein Teil der künstlichen Intelligenz (KI) oder AI (Artificial Intelligence), wie die KI im internationalen Sprachgebrauch genannt wird.
Dreh- und Angelpunkt des Machine Learning sind Algorithmen, die es erlauben, dass sich das Programm aufgrund der eingegebenen Daten selbst verändern kann. Es geht meist darum, in komplexen Sachverhalten Zusammenhänge zu erkennen und daraus bestimmte Aussagen abzuleiten. Die praktischen Anwendungsbereiche sind äußerst vielfältig. Sie reichen von Gesichts- und Spracherkennung bis hin zu medizinischen Diagnosen und automatisierten Wettervorhersagen. Der besondere Vorteil des Machine Learning besteht in der Möglichkeit, riesige Datenmengen zu verarbeiten und miteinander zu verknüpfen.
KI ist ein nicht mehr wegzudenkendes Schlagwort, das nicht nur den Bereich IT betrifft, sondern bereits in vielen Lebensbereichen präsent ist. Machine Learning und KI sind eng miteinander verknüpft. Ohne Machine Learning wäre KI nicht denkbar, sondern allenfalls gut ausgefeilte, aber nicht lernfähige Systeme. Selbstlernende Maschinen können äußerst komplexe Aufgaben übernehmen, die ansonsten nicht oder nur suboptimal gelöst werden könnten. Beispielsweise können selbstlernende Systeme die Produktion von Massenartikeln überwachen und erkennen, wenn sich in der Fertigung ein Fehler einschleicht, der zu einer erhöhten Rate an Ausschuss führt (Predictive Maintenance). Ebenso können selbstlernende Bilderkennungssysteme in der medizinischen Diagnostik eingesetzt werden, um Auffälligkeiten bei bildgebenden Verfahren besser zu erkennen und zu interpretieren.
Die Begriffsinhalte, die sich hinter KI, Machine Learning und Deep Learning verbergen, sind nicht immer ganz klar voneinander zu trennen, weil sie miteinander verknüpft und nicht allgemeinverbindlich definiert sind. Im Bereich Deep Learning, das einen Teilbereich des Machine Learnings darstellt, wird mit künstlichen neuronalen Netzen gearbeitet, die das Machine Learning besonders effizient machen sollen. Deep Learning ist praktisch als Lernbeschleuniger für Machine-Learning-Systeme zu verstehen.
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