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Big Data Trend 2016 (Teil 2): Machine Learning/Deep Learning as a Service

Verfasst am 28.01.2016 von Axel Hoffmann

Im ersten Teil unserer Beitragsreihe zu den Möglichkeiten der zielgerichteten Nutzung von Unternehmensdaten widmeten wir uns der Data Science on scale. Also dem enormen Bedarf an Konzeption und Entwicklung wertgebender Data- und Analytics-Anwendungen, um nun auch den gewünschten Return auf die getätigten Investitionen in die Data-Infrastruktur zu bekommen. Weiter geht es mit...

 

Machine Learning / Deep Learning (as a Service)

Unter allen „dicken Dingern" dieses Jahres bleibt Künstliche Intelligenz (KI) gefühlt das dickste: Die Maschine selbst analysiert komplexe Datenmengen auf Basis automatisiert erstellter Modelle und lernt aus deren Ergebnissen. Das ruft weiterhin Ehrfurcht hervor, und viele erhoffen sich davon wahre Magie. Mit offenen Systemen wie Google TensorFlow, Azure ML & Co. wird die KI zugleich aber zunehmend Mainstream und gewinnt immer mehr Aufmerksamkeit. Selbst Deep Learning ist quasi schon Teil des allgemeinen Sprachgebrauchs.

2016 wird das Jahr der Taten! Gerade im Kontext der Industrie 4.0! Lernende Maschinen treffen Voraussagen oder Entscheidungen auf Basis von Daten und versetzen Unternehmen in die Lage, Optimierungspotenziale in allen denkbaren Bereichen auszuschöpfen. Es kommen die Machine Learning-Experten zum Zug, die all diese Möglichkeiten, Tools und Optionen individuell auf konkrete Business-Vorhaben und Data-Projekte mappen können. Vor allem, weil das ganze Themengebiet noch komplette "work in progress" ist und quasi wöchentlich neue Meilensteine erreicht werden.

Zu den aussichtsreichsten Perspektiven 2016 zählt das Custom Machine Learning as a Service: Individuell optimierte KI-Logik, die über definierte Programming-Interfaces in hoch-sicheren Secure Cloud-Umgebungen bereitgestellt werden, helfen Unternehmen enorm, erste relevante Projekte und Learnings vom eher langfristigen Aufbau von Teams, Skills und Strukturen zu entkoppeln. Sie müssen keineswegs von Beginn an Experten für Scala, Hadoop, Python, Künstliche Intelligenz & Co. sein, um Applikationen und Infrastrukturen zur Anwendung zu bringen, sondern legen einfach los.

Wie bereits in allernächster Zukunft die Aufgabe bewältigt wird, den Menschen optimal bei der Interpretation und Bewertung von Daten und Analysen zu unterstützen, erfährst du im 3. Teil der Trendschau 2016: Human Data Interfaces (HDI).

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