Oliver Zeigermann
06.08.2020
Anwendungen für Machine Learning finden Sie entweder über die Daten die Ihnen zur Verfügung stehen oder über funktionierden Anwendungen anderer Unternehmen
Bei der Frage, wie Sie in Ihrem Unternehmen Machine Learning anwenden können gibt es zwei grundlegende Ansätze. Daten sind im Machine Learning vom zentraler Wichtigkeit. So können Sie mit der Frage beginnen, welche Daten Sie bereits haben oder welche Daten Sie ohne größere Aufwände abrufen können? Alternativ finden Sie erste Ideen bei Marktbegleitern Ihrer Branche oder es ergeben sich Fragestellungen mit der fortschreitenden Digitalisierung des Unternehmens
Sehen wir uns als Erstes diesen Einstieg an: Der folgende Entscheidungsbaum gibt Ihnen eine Anleitung, ob Machine Learning möglich erscheint und wenn ja, mit welchem Ansatz.
Das wirft die Frage auf, was die unterschiedlichen Arten des machinellen Lernens eigentlich ausmachen? Die folgende Grafik aus unserem Machine Learning Spicker Nr 10. zeigt die grundlegenden Lernstrategien und welche Voraussetzungen damit einhergehen:
Welche Art von Daten stehen Ihnen zur Verfügung? Auch dies entscheidet darüber, welche Ansätze und Werkzeuge sinnvoll sind. Zu jeder genannten Datenart finden Sie in aktuellen und kommenden Blog-Beiträgen nützliche Tipps und Unterstützung für Ihre Machine Learning Vorhaben:
Informieren Sie sich in Ihrem Umfeld - was machen Unternehmen mit ähnlichen Fragestellungen? Welche Machine Learning-Services gibt es vielleicht bereits? Verfolgen Sie Machine Learning Experimente oder erste Ansätze hierzu in Ihrer Branche. Dies scheint weniger systematisch aber mit der Differenzierung zwischen disruptiven und inkrementellen Anwendungen erhalten wir erste Cluster.
Im Folgenden eine Übersicht von inkrementellen Anwendungen aus unserem Architektur-Spicker. Die blau dargestellten Anwendungen sind bereits Realität und Ergebnisse des Trends sowie der fortschreitenden Digitalisierung. Gelb dargestellt sind noch Zukunftsthemen, in denen Data Scientists und Forscher im Bereich Künstlicher Intelligenz bereits Fuß fassen:
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