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Maschine Learning implemtieren

Wie Sie Machine Learning implementieren und beherrschen

Der Wirbel um KI, ML und DL

Wir reden so oft davon, aber wissen Sie was Machine Learning ist und kann? Was versteht man wirklich unter maschinellem Lernen im Business-Kontext?

Einfach ausgedrückt: Beim Machine Learning geht es um Computeralgorithmen, die mit Datensätzen aus dem echten Leben trainieren und damit vorausschauende Modelle erzeugen.

Angesichts von Schlagwörtern wie künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und Deep Learning (DL) kann künstliche Intelligenz als das große Ganze betrachtet werden. Machine Learning und Deep Learning sind jeweils Teilmengen von KI. Demnach ist Deep Learning eine Teilmenge des maschinellen Lernens.

Künstliche Intelligenz bedeutet, dass ein Computer menschliche Dinge simuliert. Innerhalb von KI ist maschinelles Lernen eine der am schnellsten wachsenden Technologien. ML ist eine Teilmenge von KI, bei der Anwendungen aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu werden. In Anbetracht der Möglichkeiten, die ML bietet, denken viele Unternehmen darüber nach, ML in ihr Unternehmen zu integrieren. Doch wie gehen Sie es mit Ihrem Team von Anfang an richtig an?

Machine Learning einführen, aber richtig

Viele Unternehmen möchten Machine Learning zur Verarbeitung ihrer Daten einsetzen. Doch allzu oft enttäuschen Pilotprojekte am Ende und erreichen nicht die gewünschten Ziele. Oder sie scheitern kurz nach Einführung. Basierend auf zahlreichen Erfahrungen mit maschinellem Lernen aus Projekten unseres Partners Enjins und Trainingskursen bei StackFuel stellen wir Ihnen vier wertvolle Lektionen zur Realisierung nachhaltiger Machine Learning-Lösungen vor.

1 Gute Planung ist die halbe Miete

Um dauerhaftes maschinelles Lernen zu realisieren, sollten Sie mit einem konkreten Plan und einem Business Case beginnen. Dafür bewerten Sie die Datenqualität und das Geschäftspotential von Machine Learning in Ihrem Unternehmen. Um den Plan zu verdichten, sollten Sie eine Roadmap und einen Infrastruktur-Blueprint entwerfen, bevor Sie eine Engine für Machine Learning entwickeln.

2 Business-Experten nicht vergessen

Stellen Sie sicher, dass Sie während der Entwicklung, der Testphase und dann bei der Nutzung auch Ihre internen Business-Experten einbeziehen. Machine Learning existiert nicht ohne Lernen von Menschen. Bauen Sie Feedbackschleifen ein, die die fehlenden Informationen aus den Köpfen der Experten herauslocken, um die Leistungsfähigkeit Ihres Modells zu steigern.

3 Der Anfang vom Ende

Ein Modell ist nicht fertig, wenn es live gegangen ist. Worauf es ankommt, ist der laufende Betrieb und eine kontinuierliche Iteration. Gehen Sie daher mit einem Modell mit begrenzter Komplexität in die Produktion und beginnen Sie mit dem Lernen in einer Live-Umgebung. Nur in der "realen Welt" werden Sie den Wert Ihrer maschinellen Lernlösung kennenlernen und am Ende ein vollfunktionsfähiges Produkt erreichen.

4 Up-Skilling Ihrer Talente

Um Ihre ML-Praxis anzustoßen oder zu beschleunigen, könnte die Hilfe externer Parteien nützlich sein. Nur ein oder zwei Junior-Datenwissenschaftler einzustellen, reicht wahrscheinlich nicht aus. Letztlich sollten Sie darauf achten, dass Sie Ihr Wissen im Bereich der Data Science und des maschinellen Lernens intern aufbauen. Dies wird in Zukunft ein wichtiger Aktivposten Ihres Unternehmens sein.

Enjins – Die Machine Learning Ingenieure

Enjins ist ein in den Niederlanden ansässiges Unternehmen, das nutzergetriebene maschinelle Lernmaschinen mit besonderem Schwerpunkt auf Scale-Ups und mittelständische Unternehmen entwickelt. Mit erstklassigen Scale-Up-Kunden wie Wunderflats und Sendcloud, glaubt Enjins daran, die Black Box der maschinellen Lernmodelle zu knacken, indem es Werkzeuge bereitstellt, die das Verhalten der Modelle erklärt. Zunehmende Transparenz führt zu Vertrauen, einem Grundpfeiler für die Schaffung von Geschäftswert zusätzlich zum maschinellen Lernen. Erfahren Sie mehr über Enjins auf www.enjins.com.   

Seit August 2020 arbeitet StackFuel mit Enjins als strategischem Partner zusammen, um Einsatz von Machine Learning in Unternehmen zu beschleunigen. Während wir Enjins- Kunden unsere Online- Weiterbildungskurse zur Verfügung stellen, hilft Enjins bei der Prüfung, Entwicklung und Operationalisierung von Machine Learning-Lösungen. Gemeinsam bieten wir ein integriertes Machine-Learning-Portfolio aus Beratung, Entwicklung und Schulung im Bereich Machine Learning an.

Julia Kazubek

Julia Kazubek

Julia ist Director Marketing bei StackFuel. Lebenslanges Lernen gehört für sie im Marketing zum Alltagsgeschäft. Getreu ihrem Motto "Das Leben zu leben wissen" verschlingt sie in ihrer Freizeit Fachliteratur zu Growth Hacking, Leadership und Marketing oder nutzt eines der vielen Kulturangebote in ihrer Heimatstadt Berlin.

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