Angesichts von Schlagw\u00f6rtern wie k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und Deep Learning (DL) kann k\u00fcnstliche Intelligenz als das gro\u00dfe Ganze betrachtet werden. Machine Learning und Deep Learning sind jeweils Teilmengen des \u00dcberthemas KI. Ebenso ist Deep Learning eine Teilmenge des maschinellen Lernens.<\/p>\n\n\n\n
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K\u00fcnstliche 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 M\u00f6glichkeiten, die ML bietet, denken viele Unternehmen dar\u00fcber nach, ML in ihr Unternehmen zu integrieren. <\/p>\n\n\n\n
Doch wie gehst Du es mit Deinem Team von Anfang an richtig an?<\/p>\n\n\n\n
![\"Infografik:](\"https:\/\/stackfuel.com\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/machine-learning-bild.png\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\nMachine Learning im Unternehmen einf\u00fchren, aber richtig!<\/h2>\n\n\n\n
Viele Unternehmen m\u00f6chten Machine Learning zur Verarbeitung ihrer Daten einsetzen. Doch allzu oft entt\u00e4uschen Pilotprojekte am Ende und erreichen nicht die gew\u00fcnschten Ziele. Oder sie scheitern kurz nach Einf\u00fchrung. 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-L\u00f6sungen vor.<\/p>\n\n\n\n
1 Gute Planung ist die halbe Miete<\/h3>\n\n\n\n
Um dauerhaftes maschinelles Lernen zu realisieren, solltest Du mit einem konkreten Plan und einem Business Case beginnen. Daf\u00fcr bewertest Du die Datenqualit\u00e4t und das Gesch\u00e4ftspotential von Machine Learning in Deinem Unternehmen. Um den Plan zu verdichten, solltest Du eine Roadmap und einen Infrastruktur-Blueprint entwerfen, bevor Du eine Engine f\u00fcr Machine Learning entwickelst.<\/p>\n\n\n\n
2 Business-Experten nicht vergessen<\/h3>\n\n\n\n
Stell sicher, dass Du w\u00e4hrend 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 K\u00f6pfen der Experten herauslocken, um die Leistungsf\u00e4higkeit Deines Modells zu steigern.<\/p>\n\n\n\n
3 Der Anfang vom Ende<\/h3>\n\n\n\n
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 Komplexit\u00e4t in die Produktion und beginne mit dem Lernen in einer Live-Umgebung. Nur in der „realen Welt“ wirst Du den Wert Deiner maschinellen Lernl\u00f6sung kennenlernen und am Ende ein vollfunktionsf\u00e4higes Produkt erreichen.<\/p>\n\n\n\n
4 Upskilling Deiner Talente<\/h3>\n\n\n\n
Um Deine ML-Praxis anzusto\u00dfen oder zu beschleunigen, k\u00f6nnte die Hilfe externer Parteien n\u00fctzlich 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.<\/p>\n\n\n\n
![\"Infografik:](\"https:\/\/stackfuel.com\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/machine-learning-bild2.png\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\nEnjins \u2013 Die Machine Learning Ingenieure<\/h2>\n\n\n\n
Enjins ist ein in den Niederlanden ans\u00e4ssiges Unternehmen, das nutzergetriebene maschinelle Lernmaschinen mit besonderem Schwerpunkt auf Scale-ups und mittelst\u00e4ndische Unternehmen entwickelt. Mit erstklassigen Scale-up-Kunden wie Wunderflats<\/a> und Sendcloud<\/a>, glaubt Enjins daran, die Black Box der maschinellen Lernmodelle zu knacken, indem es Werkzeuge bereitstellt, die das Verhalten der Modelle erkl\u00e4rt. Zunehmende Transparenz f\u00fchrt zu Vertrauen, einem Grundpfeiler f\u00fcr die Schaffung von Gesch\u00e4ftswert zus\u00e4tzlich zum maschinellen Lernen. Erfahre mehr \u00fcber Enjins auf www.enjins.com<\/a>. <\/p>\n\n\n\n Bereits seit August 2020 arbeitet StackFuel mit Enjins als strategischem Partner zusammen, um Einsatz von Machine Learning in Unternehmen zu beschleunigen. W\u00e4hrend wir allen Enjins-Kunden unsere Online-Weiterbildungskurse im Bereich K\u00fcnstliche Intelligenz, Data Science und Programmieren zur Verf\u00fcgung stellen, hilft Enjins Unternehmen bei der Pr\u00fcfung, Entwicklung und Operationalisierung von Machine Learning-L\u00f6sungen. Gemeinsam bieten wir somit ein integriertes Machine-Learning-Portfolio aus Beratung, Entwicklung und Schulung im Bereich Machine Learning an.<\/p>\n\n\n\n