Kluge Maschinen sind auf dem Vormarsch

Machine Learning als Blackbox

Keine einfache Aufgabe, denn häufig ist nicht leicht nachvollziehbar, was eigentlich genau bei diesen Analysen passiert. "Viele Machine-Learning-Systeme sind eine Art Blackbox, bei der nur schwer zu verstehen ist, wie ein Ergebnis zustande kommt", erklärt Crisp-Analyst Daniel Klemm. "Man muss lernen, mit diesen Unsicherheiten umzugehen."
Dieser Blackbox-Charakter zeichnet vor allem neuronale Netze aus und macht es laut Rehermann oft schwer, die Resultate solcher Machine-Learning-Algorithmen gegenüber Vorgesetzten überzeugend darstellen zu können. "Die Vorgehensweise zum Erhalt der Berechnungsergebnisse bei wichtigen Entscheidungen ist nicht nachvollziehbar."
Unternehmen sollten deshalb damit beginnen, das notwendige Wissen und Personal aufzubauen, rät Klemm. "Wahrscheinlich hat man diese Experten nicht im Haus." Weitere entscheidende Punkte, die beachtet werden müssen, sind Datenschutz und Compliance, so Klemm weiter, "und natürlich braucht man Rechenkapazität". Je nach Anforderungen seien die Public Cloud, das eigene Rechenzentrum oder auch Multi- beziehungsweise Hybrid-Cloud-Ansätze das Richtige. Anfangs sollte man dabei vor allem auf Flexibilität achten, sagt Klemm. "Man wird sicher nicht von vornherein genau wissen, welche Lösung die richtige ist und wie man sie am besten anwendet." Deshalb sei es sinnvoll, zunächst im kleinen Rahmen Experimente zu machen.
Auch Jürgen Wirtgen von Microsoft hält diesen Ansatz für richtig: "Es hat sich in vielen erfolgreichen Projekten gezeigt, dass die ersten Phasen von Machine-Learning-Projekten experimentell geprägt sind. Ein schnelles Scheitern und eine rasche Korrektur von Ansätzen helfen, am Ende eine erfolgreiche Machine-Learning-Lösung zu entwickeln."

Machine Learning aus der Cloud

Cloud Machine Learning Platform: Die Plattform von Google bietet unter anderem vortrainierte Modelle für maschinelles Lernen an.
Gerade in dieser Anfangsphase sind Machine-Learning-Services aus der Cloud eine gute Wahl. Microsoft bietet dafür mit der Cortana Intelligence Suite und dem Azure Machine Learning ein Lösungsportfolio, das unter anderem auch für Predictive Maintenance genutzt werden kann. Die Suite integriert Dienste wie Speicher, Informationsmanagement, Machine Learning und Bot-Frameworks sowie vorkonfigurierte Lösungen, zum Beispiel für Gesichts-, Iris-, Sprach- und Texterkennung.
Amazon Web Services offeriert mit Amazon Machine Learning einen Dienst, der es auch Software-Entwicklern ohne tiefer gehende Kenntnisse in Machine Learning möglich machen soll, maschinelles Lernen für ihre Projekte zu verwenden. Ende 2016 hat das Unternehmen außerdem drei neue Dienste vorgestellt, die Künstliche Intelligenz quasi als Dienstleistung zur Verfügung stellen. Amazon Lex soll die Programmierung eigener Sprachassistenten erleichtern. Anwendungsmöglichkeiten sind Webapplikationen oder Apps, aber auch sprachgesteuerte Geräte. Während es bei Lex um das Verständnis von Sprache geht, ist der Dienst Amazon Polly auf die Sprachausgabe ausgerichtet. Entwickler können mit seiner Hilfe bereits existierende Programme zum Sprechen bringen oder neue Produkte mit Sprachfunktion kreieren. Mögliche Anwendungsfelder sind Newsreader oder E-Learning-Plattformen. Mit Amazon Rekognition erstellen Entwickler Programme, die Bilder analysieren und Gesichter, Objekte und Szenen erkennen.
“"Der am meisten verbreitete Mythos ist, dass Machine Learning Antworten liefert, ohne dass Fragen gestellt werden."„
Jürgen Wirtgen
Data Platform Lead
bei Microsoft
Mit der Cloud Machine Learning Platform stellt auch Goo­gle Services bereit, die die Nutzung von maschinellem Lernen und die Entwicklung von KI-Programmen vereinfachen sollen. Die Plattform basiert auf neuronalen Netzen und enthält unter anderem vortrainierte Modelle. Google unterstützt das quelloffene Machine-Learning-Framework TensorFlow, das mathematische Berechnungen in Flussdiagramme übersetzt. Daten lassen sich über den Google-Dienst Cloud Data­Flow aggregieren, bearbeiten und für Machine-Learning-Aufgaben zur Verfügung stellen.



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