Die Reise des maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen (ML) kann bei richtiger Anwendung die Agilität steigern, Abläufe vereinfachen, durch die Herstellung neuer und die Verbesserung bestehender Produkte den Umsatz erhöhen und eine bessere und schnellere Entscheidungsfindung ermöglichen.

Es lässt sich nicht leugnen, dass maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) Unternehmen dabei helfen können, mehr zu erreichen. In einer aktuellen McKinsey-Umfrage gaben 63 Prozent der Befragten an, dass der Einsatz von KI in Geschäftsbereichen, in denen ihre Organisationen KI einsetzen, zu Umsatzsteigerungen führt. Es ist auch offensichtlich, dass die Anwender weiterhin an die Fähigkeiten der KI-Technologie glauben, Mehrwert und Vorteile zu bieten.

Laut Gartner werden 75 Prozent der Organisationen bis 2024 von der Pilotphase zur operativen Umsetzung von KI übergehen und 57 Prozent erwarten, dass KI ihr Unternehmen in den nächsten drei Jahren verändern wird.

Maschinelles Lernen gibt es zwar schon seit Jahrzehnten, aber seine Verwendung als Tool zur Geschäftstransformation ist relativ neu. Und da es keinen einheitlichen, etablierten Weg zum Erfolg mit maschinellem Lernen gibt, sind einige Organisationen unentschlossen und unsicher, wie sie den nächsten (oder sogar den ersten) Schritt auf dieser Reise machen sollen. Dieses E-Book soll Unternehmen dabei helfen, voranzukommen, und beschreibt einen bewährten Weg – vom ersten Schritt bis zur Bewertung der Ergebnisse – mit Einblicken aus Amazons Hintergrund im Bereich maschinelles Lernen und seiner Erfahrung bei der Unterstützung Tausender Kunden bei der Realisierung ihrer Projekte.

Es ist an der Zeit, dass Unternehmen ihre Bedenken in Bezug auf maschinelles Lernen beiseite legen, nicht länger hinterherhinken und selbstbewusst nach vorne blicken. Unabhängig davon, wo Unternehmen auf ihrer Reise zum maschinellen Lernen stehen, werden sie die Richtung entdecken, die sie brauchen, um den nächsten Schritt in Richtung Erfolg beim maschinellen Lernen zu machen.

Was ist der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen?

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden auf unterschiedliche Weise charakterisiert. Sehen wir uns also die genauen Definitionen an:

Unter künstlicher Intelligenz (KI) versteht man jedes System, das Aufgaben erledigen kann, für die früher menschliche Intelligenz erforderlich war.

Dies ist in der Regel mit einem komplexen Entscheidungsprozess verbunden, der normalerweise menschliches Urteilsvermögen erfordert. Die meisten Anwendungsfälle von KI erfordern ein probabilistisches Ergebnis, das Vorhersagen, Klassifizierungen oder Urteile sehr zuverlässig und mit menschlichem Urteilsvermögen vergleichbar macht.

Heutzutage wird maschinelles Lernen zum Aufbau fast aller KI-Systeme verwendet. Maschinelles Lernen erstellt und validiert Entscheidungsgrundlagen anhand riesiger Datenmengen. Dies wird als Modell bezeichnet. Das KI-System speist Daten in das Modell ein und erstellt menschenähnliche Vorhersagen oder Klassifizierungen.

Maschinelles Lernen ist im Wesentlichen die grundlegende Technologie, die intelligenten Systemen zugrunde liegt.

KI kann auch ohne den Einsatz von maschinellem Lernen entwickelt werden; derzeit ist maschinelles Lernen jedoch der wichtigste Ansatz zur Entwicklung von KI-Systemen. Ebenso kann maschinelles Lernen für andere Zwecke als KI eingesetzt werden, obwohl der Großteil des maschinellen Lernens derzeit KI-bezogen ist.

Warum wird maschinelles Lernen eingesetzt?

Bevor Sie sich mit den einzelnen Phasen des maschinellen Lernens befassen, sollten Sie sich überlegen, warum sich Unternehmen überhaupt darauf einlassen sollten. Denn selbst mit der Anleitung dieses E-Books erfordert das Erreichen der hier beschriebenen Schritte anhaltendes Engagement und unermüdliche Ausdauer. Unternehmen müssen sich häufig daran erinnern, warum sie sich damit herumschlagen, und sich auf die spezifischen kommerziellen Vorteile konzentrieren, die durch die volle Nutzung der Technologie des maschinellen Lernens erzielt werden können.

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