Interoperabilität und die Zukunft des Maschinellen Lernens

Künstliche Intelligenz (KI) und ihre Untergruppe, das Maschinelle Lernen (ML), sind das Herzstück der Innovation für Unternehmen im digitalen Wandel. Insbesondere ML muss jedoch in hohem Maße interoperabel sein, damit intelligente Technologien wirklich bahnbrechend und innovativ sein können.

Gäbe es keine Interoperabilität, könnte man darauf wetten, dass die KI-Entwicklung begrenzt und nur für Big Tech zugänglich wäre. Denn nur Tech-Giganten haben Zugang zu den notwendigen Ressourcen und vor allem zu den meisten Daten, die ein kontinuierliches und sinnvolles Lernen ermöglichen.

Google Algorithmen: Einsatz von Künstlicher Intelligenz

Der Suchmaschinengigant Google hat sich schon immer darauf konzentriert, die Bedürfnisse seiner Nutzer:innen zu verstehen und darauf zu reagieren. In den letzten Jahren haben wir unzählige Änderungen am Google-Algorithmus erlebt, und es war immer etwas Wichtiges für die Industrie.

Doch während die meisten Änderungen an Googles Algorithmen nicht weltbewegend waren, könnte die aktuelle Entwicklung genau das sein. Die Einführung des neuesten Algorithmus der KI namens MUM ist etwas, das wir noch nie gesehen haben.

Stemming, Stoppwörter und SEO

Haus oder Häuser, das Haus oder einfach nur Haus – wie wirken sich diese kleinen Unterschiede auf SEO aus? Stemming und Stoppwörter sind für die Suchmaschinenoptimierung schon seit Jahren ein umstrittenes Thema. Lohnt es sich, auf diese Feinheiten Rücksicht zu nehmen? Oder sind Flexionen, Präpositionen und Artikel für ein erfolgreiches Ranking bei Google irrelevant?

7 Ungewöhnliche Anwendungsgebiete für KI

Wenn wir über die wichtigsten Vorteile der künstlichen Intelligenz (KI) sprechen, denken wir an ihre Anwendung in vernetzten Autos, FinTech und im Gesundheitswesen. Während uns intelligente Algorithmen zuerst in Form von Amazon-Produktempfehlungen und persönlichen Assistenten wie Siri begegnet sind, hat sich diese Technologie jedoch zu so viel mehr entwickelt.

Einige Anwendungsfälle im Gesundheitswesen und in der Softwareentwicklung waren gelinde gesagt bahnbrechend. Hin und wieder stoßen wir aber auch auf überraschende Anwendungen für neue Technologien.

Werfen wir einen Blick auf sieben ungewöhnliche Anwendungsgebiete von künstlicher Intelligenz in der Praxis.

Wie die großen Unternehmen künstliche Intelligenz einsetzen

Während die letzten Jahre für alle Arten von Unternehmen zweifellos schwierig waren, hat dies die Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) nicht gebremst.

Laut IDC haben 65 % der Unternehmen die Nutzung digitaler Technologien in diesem Jahr beschleunigt. In diesem Fall werden Technologien wie KI bestehende Geschäftsprozesse verändern, um die Produktivität der Mitarbeiter zu steigern, die Kundenbindung zu fördern und die Widerstandsfähigkeit des Unternehmens zu verbessern.

SEO-Keywords: Tot oder lebendig?

Content, Suchintention, User Experience, differenzierte Nutzersignale und Künstliche Intelligenz – die Google-Kriterien für das Ranking werden immer komplexer. Wo bleiben da die Keywords? Haben die Schlüsselbegriffe im Text als Rankingfaktoren ausgedient? Die Bedeutung der Keywords für die Suchmaschinenoptimierung hat sich gewandelt. Online-Texter stehen vor neuen Herausforderungen.

Künstliche Intelligenz – Schlüsseltechnologien für die Finanzbranche

Von Robotern in der Fabrikhalle bis hin zur Entscheidungsfindung in Investmentbanken – Technologie hat den Finanzdienstleistungssektor schon immer angetrieben. John McCarthy prägte 1956 erstmals den Begriff der künstlichen Intelligenz, doch für viele wird dieses Konzept aus der Welt der Science-Fiction erst heute zur Realität.

Das Potenzial dieser Technologie hat Milliarden von Dollar in die Forschung und Entwicklung auf der ganzen Welt fließen lassen; es gibt jedoch keine eindeutigen Beispiele oder Benchmarks, die uns genau zeigen, wo wir in Bezug auf die Fähigkeit von Maschinen, wie Menschen zu denken, am Ende stehen könnten.

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein wichtiges Instrument im Finanzsektor. KI umfasst alles, von Chatbot-Assistenten bis hin zu neuen Systemen und Werkzeugen zur schnellen Aufdeckung von Betrug. Darüber hinaus können KI-Tools zur Verbesserung der Aufgabenautomatisierung in der Finanzbranche eingesetzt werden und so zur Effizienzsteigerung beitragen. Auch wenn KI viele offensichtliche Vorteile bietet, muss man sich darüber im Klaren sein, dass auch heute noch ein großer Teil der manuellen Verfahren einer Bank manuell durchgeführt wird.

Wie man die ML-Entwicklung mit vortrainierten Datenmodellen beschleunigt

Die jüngsten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) wie autonome Systeme, Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und prädiktive Analysen werden alle durch maschinelles Lernen (ML) durchgeführt. In diesen Szenarien hilft ML dabei, Daten in der Wertschöpfungskette von der Informationsebene auf die Wissensebene zu bringen.

Die meisten intelligenten Systeme, mit denen Sie heute zu tun haben, wurden wahrscheinlich mit Hilfe des überwachten Lernens entwickelt. Beim überwachten Lernen geht es darum, ML-Modelle von Grund auf zu erstellen. Dieser Ansatz ist jedoch nicht immer der beste. Viele KI- und ML-Projekte scheitern an fehlenden Ressourcen und natürlich an einem Mangel von nützlichen KI-Trainingsdatensätzen.

Überwachtes Lernen erfordert viel Zeit, Geld und erheblichen menschlichen Einsatz, damit es funktioniert. Deshalb ist es für Unternehmen wichtig, praktikable Alternativen zum überwachten Lernen zu finden. Während es viele Jahre lang keine Möglichkeit gab, dieses Problem zu umgehen, haben ML-Ingenieure kürzlich neue Wege zur Optimierung von ML-Modellen gefunden.

Die begehrtesten Jobs im Online-Marketing

Das Internet ist heute so selbstverständlich wie nie zuvor – bedenkt man, dass Google gerade etwas mehr als 20 Jahre alt ist eine bemerkenswerte Entwicklung. Auch die Millionen Jobs, die rund um das Internet entstanden sind, tragen dessen Bedeutung in die Gesellschaft. Besonders das Online-Marketing spielt bei der Entwicklung des Webs eine wichtige Rolle und durch die immer weiter steigende Vernetzung ist das Potential für eine Karriere im Online-Marketing groß. Aber welche Jobs sind besonders begehrt? Und welche sind es in Zukunft? Wie bereitet man eine Karriere im Online-Marketing vor und welche Inhalte begegnen einem?

Die 5 häufigsten Fehler bei Trainingsdaten und wie man sie vermeidet

Bei der herkömmlichen Softwareentwicklung ist der Code der wichtigste Teil des Computerprogramms. Im Gegensatz dazu sind bei der Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) die KI-Trainingsdaten entscheidend. Das liegt daran, dass KI-Trainingsdatenmodelle komplexe und mehrstufige Prozessschritte umfassen, die intelligente Algorithmen erlernen müssen, um Aufgaben erfolgreich durchzuführen.

In diesem Szenario kann ein kleiner Fehler, den Sie heute beim Training machen, dazu führen, dass Ihr Datenmodell nicht mehr funktioniert. Das kann katastrophale Folgen haben, wenn man sich die Anwendungsbereiche genauer betrachtet – zum Beispiel schlechte Entscheidungen im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und natürlich bei selbstfahrenden Autos.

Auf welche Fehler bei den Trainingsdaten sollte man also achten, und welche Schritte können Sie unternehmen, um sie zu vermeiden? Schauen wir uns die fünf gravierendsten Datenfehler an und wie wir sie vermeiden können.