9 wesentliche Machine-Learning-Anwendungen, die Sie kennen müssen

Mit dem rasanten technologischen Fortschritt der letzten Jahre haben sich Machine-Learning-Anwendungen vervielfacht. ML-Technologie wird zunehmend als Service verstanden.

Daher gibt es bereits zahlreiche Utilities, die Märkte und Industrie revolutionieren, Prozesse automatisieren und effizienter gestalten. Diese Optionen zu kennen und anzuwenden, ist essenziell, um einen Schritt voraus zu sein und Obsoleszenz zu vermeiden.

Was ist Machine Learning?

Machine Learning ist ein Zweig der Künstlichen Intelligenz (KI), der Methoden entwickelt, damit Maschinen lernen, Ergebnisse vorherzusagen und eigene datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Durch Machine Learning können Computersysteme Prozesse verbessern, indem sie aus eigener Erfahrung und eingegebenen Daten lernen. So erleichtern sie jeden Prozess perfekt, ohne speziell dafür programmiert zu sein. Diese Systeme automatisieren Prozesse und beseitigen die Notwendigkeit menschlicher Intervention für konkrete Anweisungen an die Maschine.

Die Hauptanwendungen von Machine Learning betreffen die Analyse von Big Data – eine für Menschen unbewältigbare Aufgabe, die Computersysteme jedoch schnell erledigen.

Anhand dieser Informationen können ML-Systeme Risiken und Chancen identifizieren und die besten, effizientesten Entscheidungen auf Datenbasis treffen.

Die besten Machine-Learning-Anwendungen

1. Im Finanzsektor

Mit der richtigen Infrastruktur lassen sich ML-Systeme als Service in der Finanzbranche einsetzen. Bereits angewendet werden Prozessautomatisierung, Chatbots für schnellere Kundeninteraktion und Optimierung der Verwaltungsarbeit durch Natural Language Processing (Extraktion wichtiger Informationen aus Dokumenten).

ML-Anwendungen umfassen auch erhöhte Sicherheit, da sie betrügerische Praktiken wie Geldwäsche automatisch erkennen.

2. Virtuelle Assistenz

Virtuelle Assistenz ist eine der branchenübergreifend genutzten ML-Anwendungen. Virtuelle Assistenten nutzen Natural Language Processing (NLP), um Nutzerbedürfnisse zu erkennen und in ausführbare Befehle umzuwandeln.

Eine der beliebtesten Anwendungen: Waren 2019 3,25 Milliarden virtuelle Assistenten im Einsatz, werden für 2023 global 8 Milliarden prognostiziert.

3. Marketing, Werbung und soziale Netzwerke

ML-Systeme als Service revolutionieren die Fähigkeit von Organisationen, potenzielle Kunden zu erreichen. So entstanden neue Zweige wie Predictive Marketing.

Beispiel: ML-Anwendungen in sozialen Netzwerken nehmen zu – Algorithmen schlagen neue Freundschaften, interessante Profile und relevante Werbung vor.

4. Effizientere Mobilität und Reisen

Ein häufiger ML-Service sind GPS-Anwendungen, die Verkehrsaufkommen vorhersagen und die schnellste, geeignetste Route bestimmen.

Zu den spannendsten ML-Anwendungen zählen Fahrzeuge, die ML für autonomes Fahren nutzen. Obwohl die Technologie bei Distanzberechnung und Gefahrenerkennung fortschreitet, befinden sich diese Systeme noch in frühen Phasen.

5. Gesundheit und Medizin

Im medizinischen Bereich wird daran gearbeitet, dass ML-Systeme als Service Krankheiten frühzeitig erkennen oder deren Verlauf durch Datenanalyse vorhersagen können.

Geplant ist auch der Einsatz in der medizinischen Forschung sowie in der Patientenversorgung durch Planung passenderer Therapien.

6. Verbesserte Kommunikation

ML-Systeme werden zunehmend fähig, Sentiment-Analyse anzuwenden: Subjektivität in Texten zu finden und deren Bedeutung durch linguistische Analyse zu extrahieren.

Kommunikative ML-Anwendungen ermöglichen auch Spracherkennung für Übersetzung. Ebenso werden Spracherkennung und Umwandlung in Text durch ML stark verbessert.

7. Sicherheit

In hohem Maße wird ML als Service verstanden, der Sicherheit in vielen Sektoren verbessert. So lässt sich die Technologie einsetzen, um relevante Informationen in Aufnahmen von Überwachungskameras zu erkennen (z. B. Erkennen eines Gesichts beim Betreten einer Person, Wiedererkennung derselben Person in mehreren Frames).

8. Machine-Learning-Anwendungen auf Industrieebene

Die Fähigkeit, Wert aus Daten zu ziehen, vorherzusagen und Lösungen vorzuschlagen, hat auch in der Industrie enorme Auswirkungen. Kostensenkung, Prozessoptimierung, sicherere und reibungslosere Abläufe sind Verbesserungen, die KI in die industrielle Umgebung bringt.

Beispiel: Viele Industrien nutzen ML bereits für vorausschauende Wartung. Maschinen reagieren so vor dem Auftreten von Fehlern, die sonst Produktionsunterbrechungen nach sich ziehen würden.

9. Machine-Learning-Anwendungen für Smart Cities

Viele Kommunen haben Schwierigkeiten, Stadtprobleme zu erkennen und passende Lösungen zu entwickeln. Dank ML können diese Systeme große Datenmengen verwalten (sowohl strukturiert als auch unstrukturiert) – von Videoaufnahmen bis zu Social-Media-Kommentaren – und alle gesammelten Daten analysieren, um spezifische Lösungen für jedes Problem zu finden, da nicht alle Lösungen für ähnliche Probleme funktionieren. Damit lassen sich Anforderungen der UNE 178108:2017 (Intelligent Cities Standard) erfüllen, die bestimmte Kriterien für die Betrachtung als IoT-Knoten fordert:

• Horizontalität
• Interoperabilität
• Offenheit
• Skalierbarkeit
• Sicherheit

Plattformen wie Nexus Integra machen KI und Machine Learning für die Industrie bereits nutzbar. Dieses System kombiniert IoT und Big Data, die ML-Systeme mit Tausenden von Daten – sowohl in Echtzeit als auch historisch – speisen, damit Industrien über eine einzige, intuitiv bedienbare Plattform bessere Entscheidungen treffen können. Zudem ermöglicht das ML-Modul von Nexus Integra die Produktivisierung von ML-Algorithmen auf einfache Weise, nahtlos integriert in den gesamten Produktionsprozess.