So verwenden Sie maschinelles Lernen in der heutigen Unternehmensumgebung

Einer der neuesten Trends in der Welt der Technologie und des Ingenieurwesens ist „Maschinelles Lernen“ – tatsächlich haben alle großen Technologieunternehmen heute in Projekte für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen investiert.

Der Begriff „Maschinelles Lernen“ wurde erstmals 1959 von Arthur Samuel definiert. Er definierte ihn als „die Fähigkeit zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden“, was im Grunde bedeutet, dass eine Maschine aus ihren eigenen Fehlern lernen und sich selbst neu programmieren kann, um sich zu verbessern seine Leistung im Laufe der Zeit.

Die Idee wurde in den 90er Jahren populär, als das Konzept des Data Mining aufkam. Data Mining verwendet Algorithmen, um in einem bestimmten Satz von Informationen nach Mustern zu suchen, was zu datengesteuerten Vorhersagen und Entscheidungsfindungen führte. Dies ermutigte Ingenieure, mithilfe von Data Mining und Predictive Analytics komplexe Algorithmen für maschinelles Lernen zu entwickeln.

Innovationen, die den Geschäftsvorteil steigern

Bereits heute werden maschinelle Lernalgorithmen in vielfältiger Weise eingesetzt. Hier sind einige alltägliche Anwendungen des maschinellen Lernens, die Sie wahrscheinlich nicht kannten.

1. Die Gesichtserkennungsfunktion Ihrer Telefonkamera ist ein Beispiel dafür, was maschinelles Lernen leisten kann. Kameras können automatisch klicken, wenn jemand lächelt, oder Fotos aufnehmen, indem sie einfach blinzeln und auf Ihr Smartphone schauen. Dies ist aufgrund der Fortschritte bei maschinellen Lernalgorithmen möglich.
2. Die Gesichtserkennungsfunktion, mit der ein Computer eine Person anhand eines Fotos identifizieren kann, ist eine weitere Anwendung des maschinellen Lernens. Wir verwenden es oft auf Facebook, während wir Freunde automatisch in Fotos markieren, die sie erscheinen.
3. Ist Ihnen schon einmal aufgefallen, dass Ihr Telefon manchmal vorschlägt, Speicherplatz freizugeben, indem doppelte Fotos gelöscht werden, die das gleiche Bild enthalten und automatisch erkannt werden? Dies wäre ohne maschinelles Lernen nicht möglich.
4. Jedes Mal, wenn Sie im Internet nach etwas suchen, verwenden Sie maschinelles Lernen. Google verwendet maschinelles Lernen, um Suchergebnisse und Suchvorschläge zu verbessern.
5. Maschinelles Lernen wird in Antiviren- und Anti-Spam-Software verwendet, um die Erkennung von bösartiger Software, Spyware oder Adware auf Ihren Geräten zu verbessern.
6. Maschinelles Lernen verändert auch die Art und Weise, wie Fahrzeugsysteme entwickelt und gebaut werden. Es wird häufig in selbstfahrenden Autos verwendet.

Maschinelles Lernen wird zum Mainstream

Die Technologie schreitet in rasantem Tempo voran, da wir immer wieder neue Wege finden, maschinelles Lernen zu nutzen. Auch Unternehmen sind daran interessiert, maschinelles Lernen zu nutzen, um zukünftige Produkte zu verbessern und strategische Ziele zu erreichen.

Maschinelles Lernen wertet alle Daten auf, die Unternehmen seit Jahren speichern, indem es große Datenmengen verarbeitet und dazu beiträgt, tiefere Einblicke zu gewinnen und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Die folgende Abbildung zeigt einige der Anwendungen des maschinellen Lernens in mehreren Branchen.

Quelle:TCS

Zukünftige Anwendung für maschinelles Lernen

Algorithmen des maschinellen Lernens werden in großem Umfang verwendet, um Geschäftsprozesse wie Vertrieb, Marketing, Logistik, Beschaffung usw. branchenübergreifend neu zu gestalten. Das Schöne daran ist, dass diese Algorithmen mit der Zeit von selbst immer besser werden.

Der wahre Grund für diese beschleunigte Einführung des maschinellen Lernens ist, dass die Algorithmen von Natur aus iterativ sind, immer wieder lernen und prüfen, um die Ergebnisse zu optimieren. Jedes Mal, wenn ein Fehler gemacht wird, korrigieren sich maschinelle Lernalgorithmen selbst und beginnen eine weitere Iteration der Analyse. Und all diese Berechnungen erfolgen in Millisekunden, was es außergewöhnlich effizient macht, Entscheidungen zu optimieren und Ergebnisse vorherzusagen.

Maschinelles Lernen macht es einfacher, anspruchsvolle Softwaresysteme ohne großen menschlichen Aufwand zu entwickeln. Anstatt jahrelang Funktionen zu programmieren oder ein System mit vielen Parametern zu verfeinern, können wir maschinelles Lernen verwenden, um dies in viel kürzerer Zeit zu erledigen. Seien Sie nicht überrascht, wenn Sie bald beginnen, Technologie und Gadgets zu sehen und zu verwenden, die derzeit in Science-Fiction-Filmen zu sehen sind.