Nutzen Sie maschinelles Lernen für Produktinnovationen

"Maschinelles Lernen ist die Fähigkeit zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden.

- Arthur Samuel

Ist dies nur ein weiteres Schlagwort in einer Welt, die von ständigen technologischen Veränderungen geprägt ist?

Oft verirren wir uns in einem Labyrinth sich entwickelnder Technologietrends und neigen dazu, abzuschalten und uns nur auf das zu konzentrieren, was für unseren unmittelbaren Kontext relevant ist. Das ist ein durchaus verständlicher Abwehrmechanismus in einer chaotischen und sich schnell verändernden Welt.

Aber das hier ist das einzig Wahre. In diesem Blog werde ich einen breiten Überblick über das Feld geben und die verschiedenen Szenarien für den Einsatz von maschinellem Lernen zur Verbesserung von Software-Produktinnovationen skizzieren.

Was ist maschinelles Lernen?

Der bahnbrechende amerikanische Informatiker Arthur Samuel definierte maschinelles Lernen als "die Fähigkeit, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden", was soviel bedeutet wie: eine Maschine (oder ein Softwareprogramm), die aus vergangenen Ergebnissen lernen und sich selbst umprogrammieren kann, um ihre Leistung iterativ und automatisch zu verbessern.

Maschinelles Lernen ist der Prozess der automatisierten Erstellung von Analysemodellen, damit Algorithmen mit Hilfe der verfügbaren Daten kontinuierlich lernen und sich verbessern können.

Das maschinelle Lernen hat bereits eine transformative Wirkung, manchmal sichtbar, sehr oft aber auf stille, unauffällige und unsichtbare Weise. Werfen wir einen Blick auf einige Beispiele aus der Praxis, wie maschinelles Lernen eingesetzt wird:

Gesichtserkennung durch Facebook: Viele von Ihnen kennen vielleicht die Funktion zum Markieren von Gesichtern auf Facebook, mit der Sie früher Ihre Freunde markieren mussten, indem Sie auf ihr Foto klickten und manuell einen Namen hinzufügten. Jetzt kann Facebook dank eines ausgeklügelten Algorithmus zur Gesichtserkennung ein Foto automatisch erkennen und Personen für Sie markieren.

Google Translate ist ein maschineller Übersetzungsdienst, der häufig für die Übersetzung von Texten von einer Sprache in die andere verwendet wird. Dieser Dienst basiert auf der Fähigkeit des Programms, Muster in den Millionen von Dokumenten, die es übersetzt, zu erkennen und intelligente Entscheidungen zu treffen, um eine sinnvolle Übersetzung zu erstellen. Google setzt maschinelle Lernalgorithmen in großem Umfang ein, um seine Produkte zu verbessern, darunter die Sprachsuche, Google Mail Smart Reply, Google Fotos usw.

Siri, der intelligente Assistent von Apple, ist wahrscheinlich die beste und bekannteste Verbraucheranwendung, die auf maschinellem Lernen und KI basiert. Sie nutzt Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache und Technologien zur Spracherkennung, um ihre Fähigkeiten iterativ zu verbessern. Die neueste Version von Siri nutzt Konzepte des maschinellen Lernens und fortschrittliche neuronale Netze, um wirklich beeindruckende Spracherkennungsfähigkeiten zu bieten. Apple hat in aller Stille verschiedene Aspekte seiner Kerntechnologie mit fortschrittlichen maschinellen Lernfähigkeiten revolutioniert, was in diesem Artikel von Steven Levy ausführlich behandelt wird.

Amazon und Netflix Empfehlungsmaschinen: Die hochgradig personalisierten Empfehlungsmaschinen von Amazon und Netflix basieren auf einer ausgeklügelten Nutzung des maschinellen Lernens und nutzen riesige Datenmengen, die von Millionen von Nutzern erzeugt werden. Amazon und Netflix hatten enormen Erfolg bei der Steigerung der Kundenbindung und -treue und erzielten erhebliche Umsatzsteigerungen durch die Personalisierung von Kundenerlebnissen über Empfehlungsmaschinen.

Wie Sie aus den obigen Abbildungen ersehen können, sind die Giganten der Technologiebranche bereits Vorreiter bei der Einführung des maschinellen Lernens als entscheidende Komponente ihrer Produktinnovationsstrategien.

Auswirkungen des IoT auf maschinelles Lernen

Die Verbreitung von intelligenten und vernetzten Geräten, die durch das IoT (Internet der Dinge) angetrieben werden, hat zur Erzeugung von Tonnen neuer Daten geführt. In der jüngeren Vergangenheit wurden die meisten der durch das IoT generierten Daten von Unternehmen genutzt, um Systeme zur Entscheidungsunterstützung zu betreiben, die entweder auf reaktiven oder Echtzeit-Analysen basieren. Mit den rasanten Fortschritten beim maschinellen Lernen und den ausgefeilten Algorithmen nutzen Unternehmen zunehmend prädiktive Analysen für intelligente Entscheidungsunterstützungssysteme. Die zunehmende Verbreitung des IoT und die fortschrittliche Datenanalyse führen zu einer beschleunigten Nutzung des maschinellen Lernens in zahlreichen Branchen, um eine Vielzahl von Funktionen zu unterstützen (siehe unten):

Wie kann ich maschinelles Lernen in meinem Kontext nutzen?

Jeder technologische Umbruch hat seinen eigenen Wendepunkt, an dem die Verbreitung exponentiell ansteigt. Es ist offensichtlich, dass wir uns mit dem maschinellen Lernen an einem solchen Wendepunkt befinden. Um das Potenzial dieses bahnbrechenden Technologieparadigmas zu nutzen, müssen Sie sich, unabhängig von der Domäne und der Funktion, auf einige kritische Aspekte des maschinellen Lernens konzentrieren, die im Folgenden beschrieben werden:

Es dreht sich alles um Daten: Ohne hochwertige Daten ist maschinelles Lernen sinnlos. Der erste Schritt besteht darin, sicherzustellen, dass die Daten aus einer Vielzahl von Quellen ordnungsgemäß erfasst, verarbeitet und kategorisiert werden.

Die Erstellung von Modellen: in Form eines Algorithmus ist extrem wichtig. Das richtige Modell, trainiert, getestet und mit den richtigen Daten kalibriert, kann Wunder bewirken.

Beurteilen und verbessern: Es ist wichtig zu verstehen, dass es sich um einen iterativen Prozess handelt, bei dem das Modell kontinuierlich bewertet und verbessert werden muss.

Der intelligente Einsatz von maschinellem Lernen kann die Qualität von Produkten und Dienstleistungen in allen Branchen erheblich verbessern und ein entscheidender Faktor für Produktinnovationen sein.