KMU HEUTE
Ihr erstes MachineLearning-Projekt in nur 60 Tagen Machine Learning (ML) ist Ihnen näher, als Sie denken: Die Spracherkennung Ihres Mobiltelefons, Ihr E-Mail-Spam-Filter, die Gesichtserkennung der Fotoverwaltung – das alles wird von Programmen gesteuert, die auf ML basieren. Durch den gezielten Einsatz dieser Technologie können Unternehmen jeder Grösse Kosten einsparen. Darum geht es beim maschinellen Lernen Machine Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Mithilfe des maschinellen Lernens erkennen IT-Systeme Muster und Gesetzmässigkeiten in vorhandenen und wachsenden Datenbeständen. Dabei muss ein Algorithmus auf Basis von Datenbeständen ausgeprägt werden. Dieser wird dann «trainiert», damit er arbeiten kann. Während seiner Arbeit wird der Datenbestand aufgrund zusätzlich betrachteter Zustände stetig ausgebaut. Indem der Algorithmus diese neuen, zusätzlichen Daten in seine Berechnungen mit einfliessen lässt, wird er parallel zum operativen Einsatz weiter trainiert – er «lernt» und kann die Grenzen seiner Arbeit Schritt für Schritt erweitern.
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Mensch und Maschine: ein gutes Team In einem ML-Szenario ergänzen sich Mensch und Maschine perfekt: Die Maschine liefert Erkenntnisse, die ein Mensch allein nicht gewinnen kann – aufgrund der Masse und der Vielzahl der Abhängigkeiten. Die Nutzung der Erkenntnisse wiederum erfordert erfahrene Mitarbeitende, die in der Lage sind, mit dem gewonnenen Wissen Prozesse zu verbessern oder neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Kurz gesagt: ML generiert künstliches Wissen aus Erfahrungen. Das ist die Basis für künst liche Intelligenz, die wiederum Selbstorganisation und autonome Prozesse ermöglicht. Damit eine Software und ihre Algorithmen eigenständig lernen und Lösungen finden können, müssen sie mit relevanten Daten versorgt werden. Zudem werden konkrete Zielgrössen benötigt für die Analyse des Datenbestands und das Erkennen der Muster – etwa die Anzahl manueller Arbeitsschritte, das Ausfallrisiko oder Markttrends.
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