(openPR) Maschinen lernen, indem sie neue Informationen auf komplexe Weise analysieren. Für Firmen ist dies die nächste Welle, Geschäftsprozesse zu vereinfachen und zu automatisieren.
Mit einem modernen Algorithmus besiegte AlphaGo von Google 2016 den Weltmeister im Strategiespiel Go. Spätestens seitdem ist klar, dass maschinelles Lernen im Alltag angekommen ist und die Zukunft entscheidend prägen wird. Maschinelles Lernen ist eine neue Art von Software, die lernen kann ohne speziell dafür programmiert zu sein. Sie wird künftig in der Lage sein, strukturierte und unstrukturierte Daten in derart komplexer Weise zu analysieren, die für das menschliche Gehirn nur schwer nachvollziehbar ist. Ein Blick auf die Qualität der heutigen Sprach- und Bilderkennungssoftware und die Fähigkeiten selbstfahrender Autos lässt bereits erahnen, wie selbstlernende Algorithmen unser Leben beeinflussen könnten.
Informatiker beschäftigen sich schon seit den 1950er-Jahren mit künstlicher Intelligenz. Dank jüngster technologischer Fortschritte - wie Big Data, gestiegener Rechenleistung und besserer Algorithmen - haben Computer inzwischen begonnen, mit Menschen zu konkurrieren oder sie sogar zu übertreffen. Selbst im Hinblick auf Fähigkeiten, die bislang als ausschließlich menschliche Eigenschaften galten: Maschinen lernen Schreiben und Sprechen und erkennen die Bedeutung von Bildern und Videos. Intelligente Maschinen werden die Menschen in Zukunft immer mehr unterstützen. Wir betreten das Zeitalter des intelligenten Unternehmens.
Firmen werden vom maschinellen Lernen auf vielfältige Weise profitieren. Sie werden in der Lage sein, ihre Geschäftsprozesse zu beschleunigen und zu optimieren. Mitarbeiter werden es leichter haben, Muster in ihren Unternehmensprozessen und in Kundeninteraktionen zu erkennen, aus denen sie wichtige Erkenntnisse gewinnen können. Maschinelles Lernen kann Interaktionen zwischen Benutzern und Geräten einfacher machen und wiederkehrende Aufgaben automatisieren. So bleibt den Nutzern mehr Zeit, sich auf das zu konzentrieren, was sie am besten können: kreative Lösungen für komplexe Probleme finden.
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