Chancen für Machine Learning

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ML beruht auf den Prinzipien von Computeralgorithmen, die durch Versuche und Erfahrungen reflexartig lernen. Das ML ist eine Anwendung der Künstlichen Intelligenz, die es Programmanwendungen ermöglicht, Ergebnisse mit äusserster Präzision vorherzusehen. Es macht einen Unterschied zwischen der Erstellung von Computerprogrammen und der Unterstützung von Computern beim Einprägen ohne menschliches Eingreifen.

Die Zukunft des maschinellen Lernens ist ausserordentlich spannend. Nahezu alle Wirtschaftszweige werden derzeit von Anwendungen des maschinellen Lernens unterstützt. Um einige dieser Bereiche zu nennen, sind das Gesundheitswesen, Suchmaschinen, digitales Marketing, Bildung und die industrielle Fertigung die größten Profitierenden.

Es scheint praktisch unmöglich zu sein, in einem Bereich, ohne diese neue Technologie zu arbeiten, um effizient die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Laut Gartner, der weltweit führenden Forschungs-, Beratungs- und Consulting-Einrichtung, wird das maschinelle Lernen für so ziemlich jeden neuen Trend und jedes neue Verhaltensmuster in der Fachliteratur verantwortlich gemacht.

Das maschinelle Lernen ist bereit, unser Leben in einer Weise zu verändern, die noch vor wenigen Jahrzehnten unmöglich war. In der Liste der 10 wichtigsten Innovationsmuster stellt Gartner fest, dass computergestützte Argumentation und neue ML-Techniken einen grundlegenden Wendepunkt erreicht haben und nach und nach jede innovationsfähige Funktion, Sache oder Anwendung verbessern und erweitern werden.

Die Entwicklung fortschrittlicher intelligenter Systeme, die lernen, sich anpassen und möglicherweise selbständig handeln, anstatt nur vordefinierte Richtlinien auszuführen, ist ein grundlegender Meilenstein für Innovatoren und Technologielieferanten.

Autor: sepideh

Sepideh Ataie, geboren 1995, schreibt aktuell an ihrer Masterthesis im Bereich Machine Learning, im Studiengang Business Application Architectures, Fakultät Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Furtwangen University. Nach ihrem B. Sc. Abschluss im Studiengang WirtschaftsNetze (eBusiness) wollte sie ihr technisches Wissen erweitern, wie auch die grundlegenden Kenntnisse in vielen Themenbereichen der IT, mit Hilfe vom Masterstudiengang (BAM) vertiefen. Nebenbei arbeitet sie als IT-Beraterin in einer Unternehmensberatung in Zürich, wo sie ihr theoretisches IT Wissen aus dem Studium gezielt auch in die Praxis umsetzen kann. Sepideh schreibt in Mupples über Machine Learning and its use in Business Firms (Opportunities and Challenges)

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