Wie sieht die Zukunft des maschinellen Lernens aus?

Da maschinelles Lernen heute die Grundlage vieler Technologien ist - von Netflix-Empfehlungsalgorithmen bis hin zu selbstfahrenden Autos - ist es für Unternehmen an der Zeit, sich mit diesem Thema auseinanderzusetzen. In diesem Artikel untersuchen wir die Zukunft des maschinellen Lernens und seinen Wert für alle Branchen.

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.

Branchen, in denen maschinelles Lernen eingesetzt werden kann

Gesundheitswesen und Pharma

Im Gesundheitswesen werden riesige Datenmengen erzeugt. Der Einsatz von maschinellen Lernverfahren kann wesentlich zur Verbesserung von Prognosen und Behandlungen beitragen.

Vorhersage von Krankheiten. Die Entwicklung von Technologien verbessert die Vorhersage und Vorbeugung möglicher Krankheiten, anstatt sie erst nach der Diagnose zu behandeln. Der herkömmliche Ansatz zur Vorhersage von Krankheiten basiert auf einer begrenzten Anzahl von Variablen wie Alter, Gewicht, Größe, Geschlecht usw. Der Ansatz des maschinellen Lernens ermöglicht die Analyse eines breiteren Spektrums von Variablen auf der Grundlage durchgeführter Studien, demografischer Patientendaten, medizinischer Aufzeichnungen und anderer Quellen, was zu besseren Ergebnissen bei der Krankheitsvorhersage führen kann.
Entdeckung von Arzneimitteln. Die Entwicklung von Arzneimitteln ist langwierig und kostspielig. Einer neueren Studie zufolge belaufen sich die durchschnittlichen Kosten für die Markteinführung eines neuen Medikaments auf 985 Millionen Dollar. Mit Hilfe von Datensätzen, die die chemische Struktur eines Wirkstoffs enthalten, können Algorithmen des maschinellen Lernens die Wirkung des Wirkstoffs auf verschiedene Zelllinien und Gene vorhersagen und mögliche Nebenwirkungen erkennen. Der Einsatz von maschinellem Lernen verkürzt die Zeit für Arzneimitteltests und beschleunigt so die Markteinführung eines Medikaments.
Elektronische Patientenakten. Elektronische Gesundheitsdatensätze (Electronic Health Records, EHRs) enthalten große Datenmengen in verschiedenen Formen und aus unterschiedlichen Quellen. Die Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens wie der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Bildverarbeitung kann dazu beitragen, diese Daten in ein einheitliches Format zu überführen. EHRs, die auf maschinellem Lernen basieren, haben das Potenzial, den Prozess der Identifizierung klinischer Muster zu rationalisieren und zu verbessern, was zu besseren Vorhersageergebnissen führen kann.

Fertigung

Die Einführung von maschinellem Lernen steht bei den Herstellern noch am Anfang. Im Jahr 2020 setzten nur 9 % der Befragten künstliche Intelligenz in ihren Geschäftsprozessen ein.
Der Einsatz maschineller Lernverfahren in der Fertigung kann verschiedene Prozesse und Abläufe vereinfachen, z. B. die Überwachung der Anlagenleistung und des Anlagenzustands, die Vorhersage der Produktqualität und die Prognose des Energieverbrauchs. Angesichts der Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens ist zu erwarten, dass in naher Zukunft immer mehr Roboter in der Fertigung eingesetzt werden.

Neben vielen anderen Vorteilen kann der Einsatz von maschinellem Lernen in der Fertigung die Kosten senken, die Qualitätskontrolle verbessern und das Lieferkettenmanagement optimieren.

Automobilindustrie und autonome Fahrzeuge

Tesla, Waymo und Honda gehören zu den Automobilherstellern, die das Potenzial selbstfahrender Autos erforschen. Während die Hersteller bereits teilautomatisierte Fahrzeuge vorgestellt haben, befinden sich vollautonome Fahrzeuge noch in der Entwicklung. Maschinelles Lernen ist eine der Schlüsseltechnologien, die dazu beitragen können, diese Träume Wirklichkeit werden zu lassen.

Deep Learning, eine Klasse von Algorithmen des maschinellen Lernens, kann dazu beitragen, die Wahrnehmung und Navigation in autonomen Fahrzeugen zu verbessern, einschließlich der Routenplanung, der Szenenklassifizierung und der Erkennung von Hindernissen und Fußgängern.
Mit der Weiterentwicklung neuer Technologien können Algorithmen des maschinellen Lernens als Teil der Softwareentwicklung in der Automobilindustrie noch produktiver eingesetzt werden.

Die Zukunft des maschinellen Lernens wird Unternehmen viele Möglichkeiten eröffnen. Stellen Sie sicher, dass Ihr Unternehmen bereit ist, die kommenden Entwicklungen optimal zu nutzen.

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