logo

Wie Sie Machine Learning implementieren und beherrschen

Inhaltsverzeichnis

Ist der Hype gerechtfertigt?

Wir reden oft von neuen Technologien, aber weißt Du, was Machine Learning wirklich ist und was sie kann? Was versteht man unter maschinellem Lernen im Business-Kontext?

Einfach ausgedrückt: Beim Machine Learning geht es um Computer-Algorithmen, 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 des Überthemas KI. Ebenso 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. Machine Learning 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 gehst Du es mit Deinem Team von Anfang an richtig an?

Infografik: Wie funktioniert Machine Learning im Artikel über maschinelles Lernen.

Machine Learning im Unternehmen 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 Dir vier wertvolle Lektionen zur Realisierung nachhaltiger Machine Learning-Lösungen vor.

1 Gute Planung ist die halbe Miete

Um dauerhaftes maschinelles Lernen zu realisieren, solltest Du mit einem konkreten Plan und einem Business Case beginnen. Dafür bewertest Du die Datenqualität und das Geschäftspotential von Machine Learning in Deinem Unternehmen. Um den Plan zu verdichten, solltest Du eine Roadmap und einen Infrastruktur-Blueprint entwerfen, bevor Du eine Engine für Machine Learning entwickelst.

2 Business-Experten nicht vergessen

Stell sicher, dass Du während der Entwicklung, der Testphase und dann bei der Nutzung auch Deine internen Business-Experten einbeziehst. Machine Learning existiert nicht ohne Lernen von Menschen. Bau Feedbackschleifen ein, die die fehlenden Informationen aus den Köpfen der Experten herauslocken, um die Leistungsfähigkeit Deines 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. Geh daher mit einem Modell mit begrenzter Komplexität in die Produktion und beginne mit dem Lernen in einer Live-Umgebung. Nur in der „realen Welt“ wirst Du den Wert Deiner maschinellen Lernlösung kennenlernen und am Ende ein vollfunktionsfähiges Produkt erreichen.

4 Upskilling Deiner Talente

Um Deine 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 solltest Du darauf achten, dass Du Dein Wissen im Bereich der Data Science und des maschinellen Lernens intern aufbaust. Das wird in Zukunft ein wichtiger Aktivposten Deines Unternehmens sein.

Infografik: Machine Learning Methoden und Arten

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. Erfahre mehr über Enjins auf www.enjins.com.   

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

Erfahre mehr über StackFuel’s Online-Weiterbildungen zum Thema Künstliche Intelligenz: AI Literacy und AI Driven Management.

Dr. Alexander Eckrot
Dr. Alexander Eckrot
Dr. Alexander Eckrot kommt aus Regensburg, wo er Physik studierte. Besonders seine Promotion prägte sein starkes Interesse für Datenanalyse und Programmierung. Bei StackFuel konnte Alexander seine Interessen mit seiner Freude am Unterrichten verbinden. Von Beginn an liebte Alexander die Arbeit im Team und die Weiterentwicklung unserer Lerninhalte im innovativen Data Lab. Er produzierte bisher die Data Literacy und die Data Scientist Weiterbildung, bevor er die Leitung des Data-Science-Teams und auch die inhaltliche Leitung übernahm.

Ähnliche Beiträge

Newsletter

Subscribe to our newsletter and stay updated to our trainings and the latest L&D trends!

Mit Absenden des Formulars habe ich die Datenschutzerklärung und AGB zur Kenntnis genommen. Ich bin damit einverstanden, dass mir StackFuel E-Mails mit Angeboten und Neuigkeiten sendet.

Meistgelesene Beiträge
So wirst Du Data Analyst
05 Januar 2023
Die Top 5 Fähigkeiten, die jeder Data Scientist 2023 braucht
10 Januar 2023
Automatisierung von Prozessen: Potenziale erkennen und nutzen
11 Januar 2023
Meistgelesene Beiträge