Wie sieht die Zukunft des maschinellen Lernens aus?

Machine-Learning-Lösungen werden die Kernprozesse von Unternehmen weiter verändern und immer häufiger in unserem täglichen Leben eingesetzt werden. Es wird erwartet, dass der Weltmarkt für maschinelles Lernen von 8,43 Mrd. USD im Jahr 2019 auf 117,19 Mrd. USD im Jahr 2027 anwachsen wird.

Obwohl es sich um ein Trendthema handelt, wird der Begriff "maschinelles Lernen" oft mit dem der künstlichen Intelligenz gleichgesetzt. Tatsächlich ist maschinelles Lernen ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der auf Algorithmen basiert, die aus Daten lernen und Entscheidungen mit minimalem oder ohne menschliches Eingreifen treffen können.

Viele Unternehmen haben bereits damit begonnen, Algorithmen des maschinellen Lernens zu nutzen, um genauere Prognosen und Geschäftsentscheidungen treffen zu können. Für Unternehmen, die im Bereich des maschinellen Lernens tätig sind, wurden bis 2020 3,1 Mrd. USD an Finanzmitteln bereitgestellt. Maschinelles Lernen hat das Potenzial, branchenübergreifende Veränderungen herbeizuführen.

Da maschinelles Lernen heute einen so großen Teil unseres Lebens ausmacht, ist es aus der Zukunft nicht mehr wegzudenken. Hier sind unsere Prognosen für die Entwicklung des maschinellen Lernens bis 2021 und darüber hinaus.

Quantencomputing kann die Zukunft des maschinellen Lernens bestimmen

Quantencomputing ist ein Fortschritt, der das Potenzial hat, die Fähigkeiten des maschinellen Lernens zu verbessern. Quantencomputer ermöglichen die gleichzeitige Verarbeitung mehrerer Zustände und damit eine schnellere Datenverarbeitung. Im Jahr 2019 erledigte der Quantenprozessor von Google in 200 Sekunden eine Aufgabe, für die der beste Supercomputer der Welt 10 000 Jahre benötigt hätte.

Quantenbasiertes maschinelles Lernen kann die Datenanalyse verbessern und tiefere Einblicke ermöglichen. Eine solche Leistungssteigerung kann Unternehmen helfen, bessere Ergebnisse zu erzielen als mit herkömmlichen Methoden des maschinellen Lernens.

Bisher gibt es noch keinen kommerziell nutzbaren Quantencomputer. Eine Handvoll großer Technologieunternehmen investiert jedoch in diese Technologie, und der Aufstieg des quantenbasierten maschinellen Lernens ist nicht mehr weit.

AutoML vereinfacht den gesamten Prozess der Modellentwicklung

Automatisiertes maschinelles Lernen oder AutoML automatisiert den Prozess der Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens zur Lösung realer Probleme. AutoML vereinfacht den Prozess, so dass eine Person oder ein Unternehmen komplexe maschinelle Lernmodelle und -techniken anwenden kann, ohne ein Experte für maschinelles Lernen zu sein.

AutoML ermöglicht es einem breiteren Publikum, maschinelles Lernen zu nutzen, was auf das Potenzial hinweist, die Technologielandschaft zu verändern. Beispielsweise kann ein Datenwissenschaftler AutoML verwenden, um schnell herauszufinden, welche Algorithmen er verwenden kann oder ob Algorithmen übersehen wurden. Nachfolgend sind einige Phasen der Entwicklung und Implementierung eines maschinellen Lernmodells aufgeführt, die durch AutoML automatisiert werden können:

• Datenvorverarbeitung – Verbesserung der Datenqualität, Umwandlung unstrukturierter Daten in strukturierte Daten durch Datenbereinigung, -transformation und -reduktion usw.
• Feature engineering – Einsatz von Automatisierung mit Algorithmen des maschinellen Lernens, um anpassungsfähigere Merkmale auf der Grundlage von Eingabedaten zu erstellen.
• Merkmalsextraktion – Verwendung verschiedener Merkmale oder Datensätze, um neue Merkmale zu erzeugen, die die Ergebnisse verbessern und die Menge der verarbeiteten Daten verringern.
• Merkmalsauswahl – Auswahl nur nützlicher Merkmale für die Verarbeitung.
• Auswahl von Algorithmen und Optimierung von Hyperparametern – automatische Auswahl der bestmöglichen Hyperparameter und Algorithmen.
• Modellbereitstellung und -überwachung – Bereitstellung eines Modells auf der Grundlage des Frameworks und Überwachung des Modellstatus über Dashboards.