{"id":71129,"date":"2023-08-23T12:42:03","date_gmt":"2023-08-23T09:42:03","guid":{"rendered":"https:\/\/eleks.com\/?p=71129"},"modified":"2024-11-29T16:11:13","modified_gmt":"2024-11-29T13:11:13","slug":"zukunft-von-maschinellem-lernen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eleks.com\/de\/blog\/zukunft-von-maschinellem-lernen\/","title":{"rendered":"Wie sieht die Zukunft des maschinellen Lernens aus?"},"content":{"rendered":"
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Wie sieht die Zukunft des maschinellen Lernens aus?<\/h1>\r\n <\/div>\r\n
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Da maschinelles Lernen heute die Grundlage vieler Technologien ist - von Netflix-Empfehlungsalgorithmen bis hin zu selbstfahrenden Autos - ist es f\u00fcr Unternehmen an der Zeit, sich mit diesem Thema auseinanderzusetzen. In diesem Artikel untersuchen wir die Zukunft des maschinellen Lernens und seinen Wert f\u00fcr alle Branchen.<\/div>\n

Machine-Learning-L\u00f6sungen werden die Kernprozesse von Unternehmen weiter ver\u00e4ndern und immer h\u00e4ufiger in unserem t\u00e4glichen Leben eingesetzt werden. Es wird erwartet, dass der Weltmarkt f\u00fcr maschinelles Lernen von 8,43 Mrd. USD im Jahr 2019 auf 117,19 Mrd. USD <\/a>im Jahr 2027 anwachsen wird.<\/p>\n

Obwohl es sich um ein Trendthema handelt, wird der Begriff \"maschinelles Lernen\" oft mit dem der k\u00fcnstlichen Intelligenz gleichgesetzt. Tats\u00e4chlich ist maschinelles Lernen ein Teilbereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz, der auf Algorithmen basiert, die aus Daten lernen und Entscheidungen mit minimalem oder ohne menschliches Eingreifen treffen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Viele Unternehmen haben bereits damit begonnen, Algorithmen des maschinellen Lernens zu nutzen, um genauere Prognosen und Gesch\u00e4ftsentscheidungen treffen zu k\u00f6nnen. F\u00fcr Unternehmen, die im Bereich des maschinellen Lernens t\u00e4tig sind, wurden bis 2020 3,1 Mrd. USD<\/a> an Finanzmitteln bereitgestellt. Maschinelles Lernen hat das Potenzial, branchen\u00fcbergreifende Ver\u00e4nderungen herbeizuf\u00fchren.<\/p>\n

Da maschinelles Lernen heute einen so gro\u00dfen Teil unseres Lebens ausmacht, ist es aus der Zukunft nicht mehr wegzudenken. Hier sind unsere Prognosen f\u00fcr die Entwicklung des maschinellen Lernens bis 2021 und dar\u00fcber hinaus.<\/p>\n

Quantencomputing kann die Zukunft des maschinellen Lernens bestimmen<\/h2>\n

Quantencomputing ist ein Fortschritt, der das Potenzial hat, die F\u00e4higkeiten des maschinellen Lernens zu verbessern. Quantencomputer erm\u00f6glichen die gleichzeitige Verarbeitung mehrerer Zust\u00e4nde und damit eine schnellere Datenverarbeitung. Im Jahr 2019 erledigte der Quantenprozessor <\/a>von Google in 200 Sekunden eine Aufgabe, f\u00fcr die der beste Supercomputer der Welt 10 000 Jahre ben\u00f6tigt h\u00e4tte.<\/p>\n

Quantenbasiertes maschinelles Lernen kann die Datenanalyse verbessern und tiefere Einblicke erm\u00f6glichen. Eine solche Leistungssteigerung kann Unternehmen helfen, bessere Ergebnisse zu erzielen als mit herk\u00f6mmlichen Methoden des maschinellen Lernens.<\/p>\n

Bisher gibt es noch keinen kommerziell nutzbaren Quantencomputer. Eine Handvoll gro\u00dfer Technologieunternehmen investiert jedoch in diese Technologie, und der Aufstieg des quantenbasierten maschinellen Lernens ist nicht mehr weit.<\/p>\n

AutoML vereinfacht den gesamten Prozess der Modellentwicklung<\/h2>\n

Automatisiertes maschinelles Lernen oder AutoML automatisiert den Prozess der Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens zur L\u00f6sung realer Probleme. AutoML vereinfacht den Prozess, so dass eine Person oder ein Unternehmen komplexe maschinelle Lernmodelle und -techniken anwenden kann, ohne ein Experte f\u00fcr maschinelles Lernen zu sein.<\/p>\n

AutoML erm\u00f6glicht es einem breiteren Publikum, maschinelles Lernen zu nutzen, was auf das Potenzial hinweist, die Technologielandschaft zu ver\u00e4ndern. Beispielsweise kann ein Datenwissenschaftler <\/a>AutoML verwenden, um schnell herauszufinden, welche Algorithmen er verwenden kann oder ob Algorithmen \u00fcbersehen wurden. Nachfolgend sind einige Phasen der Entwicklung und Implementierung eines maschinellen Lernmodells aufgef\u00fchrt, die durch AutoML automatisiert werden k\u00f6nnen:<\/p>\n