Maschinelles Lernen (ML) wird bereits heute von der Mehrheit der Unternehmen in Deutschland in der Praxis angewendet. Laut IDG Research Studies nutzten 2019 57 Prozent der Firmen in Deutschland mindestens eine Machine-Learning-Technologie.
Machine Learning wird zudem längst nicht mehr nur als Technologie für die IT-Abteilung betrachtet. Auch andere Einsatzbereiche wie Kundenservice, die Verbesserung von Produktionsumgebungen oder Marketing rücken verstärkt in den Fokus. Dies deckt sich mit den Beobachtungen der Berater von Westhouse Engineering, die seit Jahren steigenden Bedarf nach gut ausgebildeten Machine Learning- sowie Deep Learning-Engineers und – IT-Experten registrieren.
Großartige Zukunftschancen also für Engineers, die Machine Learning- und Deep Learning-Technologien programmieren, implementieren, anwenden oder überwachen können.
Wie unterscheiden sich Machine Learning und Deep Learning?
Die Dartmouth Conference, die 1956 in Dartmouth, New Hampshire durchgeführt wurde, gilt als Geburtsstunde der Artificial Intelligence = AI (deutsch: Künstliche Intelligenz /KI) als akademisches Fach und Forschungsgebiet.
Machine Learning ist ein Teilbereich innerhalb der Künstlichen Intelligenz-Forschung und -Anwendung. Deep Learning (DL) ist wiederum ein Teilgebiet innerhalb des Machine Learning.
Sehr vereinfacht lässt es sich so ausdrücken: Beim Machine Learning lernt ein zuvor darauf programmiertes künstliches System aus Beispielen. Ist die Lernphase beendet kann das Machine Learning System seine aus Beispielen gewonnenen „Fähigkeiten“ verallgemeinern. Mittels Algorithmen werden dazu nicht einfach die Beispiele auswendig gelernt. Stattdessen werden zugrunde liegende Gesetzmäßigkeiten und Muster erkannt. Auf diese Weise kann das System nach der Lernphase auch neue, noch unbekannte Daten beurteilen.
Deep Learning ist ein Spezialbereich des Machine Learning. Hier lernen beziehungsweise arbeiten „künstliche neuronale Netze“. Sie funktionieren nach dem Vorbild natürlicher neuronaler Netze, die beispielsweise unser Gehirn so erfolgreich machen. Künstliche neuronale Netze forcieren den Aufbau komplexer Vernetzungen und können die Leistungsfähigkeit des jeweiligen Deep Learning-Prozesses erheblich steigern und beschleunigen.
Fast unendlich viele Anwendungsgebiete für Deep Learning und Machine Learning
Die Anwendungsmöglichkeiten sind so zahlreich, dass sie hier nur angedeutet werden können: Fehlererkennung, Medizinische Diagnostik, Sprachsynthese, Bildverarbeitung, Mustererkennung, Data Mining, Frühwarnsysteme, Erkennung von Kreditkartenbetrug, Aktienmarktanalysen, Sprach- und Texterkennung sowie autonome Systeme (auch für Automobile und andere Fahrzeuge).
Westhouse ist der spezialisierte Ansprechpartner auch für ML- und DL-Experten
Die Westhouse Engineering GmbH vermittelt Engineers, Machine- und Deep Learning-Experten und Führungskräfte an Unternehmen aller Branchen. Hierbei sind Festanstellungen wie auch Arbeitnehmerüberlassung möglich.
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