Eine brillante Zukunft des maschinellen Lernens

Eine konstante Form der stillen Evolution ist maschinelles Lernen. Wir dachten, Computer wären das große All-das, was uns erlauben würde, effizienter zu arbeiten; Bald darauf wurde maschinelles Lernen in das Bild eingeführt und veränderte den Diskurs unseres Lebens für immer. Die Umgestaltung der Welt begann damit, Computern beizubringen, Dinge für uns zu tun, und hat jetzt das Stadium erreicht, in dem selbst dieser einfache Schritt eliminiert wird. Wir müssen Computern nicht mehr unbedingt beibringen, wie sie komplexe Aufgaben wie Textübersetzung oder Bilderkennung ausführen, sondern wir haben Systeme gebaut, mit denen sie es selbst tun können. Es ist so nah an Magie, wie es die Muggel-Community jemals erreichen wird!

Die heute eingesetzte, äußerst leistungsfähige Form des maschinellen Lernens trägt den Namen „Deep Learning“. Aus riesigen Datenmengen baut es komplexe mathematische Strukturen auf, die als neuronale Netze bezeichnet werden. 1930 wurden neuronale Netze selbst erstmals eingeführt, die analog zur Funktionsweise des menschlichen Gehirns konstruiert wurden. Allerdings sind Computer erst in den letzten zehn Jahren effizient genug geworden, um diese Fähigkeit zu nutzen.

Was genau ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist also im Allgemeinen ein Ergebnis der Anwendung von künstlichem Lernen. Nehmen wir das Beispiel Ihres Online-Einkaufs – waren Sie jemals in einer Situation, in der die App oder Website anfing, Produkte zu empfehlen, die in irgendeiner Weise mit dem von Ihnen getätigten Kauf in Verbindung stehen oder ihm ähnlich sein könnten? Wenn ja, dann haben Sie maschinelles Lernen in Aktion gesehen. Auch die „gekaufte“ Kombination von Produkten ist ein weiteres Nebenprodukt des maschinellen Lernens.

Auf diese Weise zielen Unternehmen auf ihre Zielgruppe ab und teilen Menschen in verschiedene Kategorien ein, um sie besser zu bedienen und ihr Einkaufserlebnis auf ihr Surfverhalten abzustimmen.

Maschinelles Lernen basiert lediglich auf Vorhersagen, die auf Erfahrung basieren. Es ermöglicht Maschinen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, was effizienter ist, als explizit zu programmieren, um bestimmte Aufgaben auszuführen. Diese Algorithmen sind so konzipiert, dass sie neue Daten zugänglich machen, die Unternehmen dabei helfen können, ihre Strategien zu lernen und zu verbessern.

Wie sieht die Zukunft des maschinellen Lernens aus?

• Verbesserte kognitive Dienste

Mithilfe von Diensten für maschinelles Lernen wie SDKs und APIs können Entwickler die intelligenten Funktionen in ihre Anwendungen integrieren und optimieren. Dies wird Maschinen in die Lage versetzen, die verschiedenen Dinge, auf die sie stoßen, anzuwenden und dementsprechend eine Reihe von Aufgaben wie visuelle Erkennung, Spracherkennung und das Verstehen von Sprache und Dialekt auszuführen. Alexa spricht bereits mit uns, und unsere Telefone hören bereits unsere Gespräche ab – wie sonst, glauben Sie, „wacht“ die Maschine auf, um eine Google-Suche nach 9/11-Verschwörungen für Sie durchzuführen? Diese verbesserten kognitiven Fähigkeiten sind etwas, was wir uns vor einem Jahrzehnt nie hätten vorstellen können, aber hier sind wir. In der Lage zu sein, Menschen effizient zu engagieren, wird ständig verändert, um der menschlichen Spezies besser zu dienen und sie zu verstehen.

Wir verbringen bereits so viel Zeit vor Bildschirmen, dass unsere Handys zu einer Verlängerung von uns geworden sind – und durch kognitives Lernen ist dies buchstäblich der Fall geworden. Ihre Maschine lernt alles über Sie und ändert dann Ihre Ergebnisse entsprechend. Keine zwei Google-Suchergebnisse sind gleich: Warum? Kognitives Lernen.

• Der Aufstieg des Quantencomputings

„Quantencomputing“ – klingt wie etwas direkt aus einem Science-Fiction-Film, oder? Aber es ist ein echtes Phänomen geworden. Satya Nadella, der Chief Executive von Microsoft Corp., nennt i7t eine der drei Technologien, die unsere Welt umgestalten werden. Quantenalgorithmen haben das Potenzial, den Bereich des maschinellen Lernens zu verändern und zu erneuern. Es könnte Daten viel schneller verarbeiten und die Fähigkeit beschleunigen, Erkenntnisse zu gewinnen und Informationen zu synthetisieren.

Hochleistungsberechnungen werden endlich im Handumdrehen erledigt und so viel Zeit und Ressourcen gespart. Die erhöhte Leistung von Maschinen wird so viele Türen öffnen, die die Evolution auf die nächste Stufe heben und heben werden. Etwas so Grundlegendes wie zwei Zahlen – 0 und 1 – hat die Welt verändert. Stellen Sie sich vor, was erreicht werden könnte, wenn wir uns in ein völlig neues Reich der Computer und Physik wagen würden?

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• Aufstieg der Roboter

Da maschinelles Lernen auf dem Vormarsch ist, ist es nur natürlich, dass das Medium ein Gesicht bekommt – Roboter! Die Raffinesse des maschinellen Lernens ist kein „kleines Wunder“, wenn Sie verstehen, was ich meine.

Multi-Agenten-Lernen, Robotersehen und selbstüberwachtes Lernen werden allesamt durch Robotisierung erreicht. Drohnen sind bereits zur Normalität geworden und haben inzwischen sogar menschliche Lieferboten ersetzt. Mit der rasanten Geschwindigkeit schreitet die Technologie voran, selbst der Himmel ist nicht die Grenze. Unsere Kindheitsträume, in einer Ära der Jetsons zu leben, werden bald Wirklichkeit. Kleinste Aufgaben werden automatisiert und der Mensch muss nicht mehr selbstständig sein, denn ein Bot folgt Ihnen jederzeit wie ein Schatten.

Karrieremöglichkeiten im Bereich?

Nun, da Sie sich der Reichweite des maschinellen Lernens bewusst sind und wie es im Alleingang den Lauf der Welt verändern kann, wie können Sie ein Teil davon werden?

Hier sind einige Joboptionen, die Sie möglicherweise in Betracht ziehen könnten –

1. Machine Learning Engineer – Sie sind erfahrene Programmierer, die Systeme und Maschinen entwickeln, die Wissen lernen und anwenden, ohne eine bestimmte Anleitung oder Richtung zu haben.
2. Deep Learning Engineer – Ähnlich wie Informatiker sind sie darauf spezialisiert, Deep-Learning-Plattformen zu verwenden, um Aufgaben im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz zu entwickeln. Ihr Hauptziel ist es, Gehirnfunktionen nachahmen und emulieren zu können.
3. Data Scientist – Jemand, der Bedeutung aus Daten extrahiert und sie analysiert und interpretiert. Es erfordert beide Methoden, Statistiken und Werkzeuge.
4. Computer Vision Engineer – Sie sind Softwareentwickler, die Visionsalgorithmen zum Erkennen von Mustern in Bildern erstellen.

Maschinelles Lernen ist und wird im kommenden Jahrzehnt bereits den Lauf der Welt verändern. Lasst uns eifrig vorbereiten und abwarten, was die Zukunft erwartet. Hoffen wir, dass Maschinen nicht auf die glänzende Idee kommen, die Welt zu erobern, denn nicht alle von uns sind Arnold Schwarzenegger. Daumen drücken!

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