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Bonusmaterial

In diesem Bereich finden Sie Bonusmaterial mit ergänzenden Lerninhalten zu weiteren Aspekten der digitalen Welt. Diese Videos sind nicht Bestandteil des Zertifizierungsprogramms der Google Zukunftswerkstatt. Betrachten Sie sie vielmehr als Möglichkeit, weitere interessante Themen kennenzulernen.

Maschinelles Lernen in geschäftlichen Anwendungen

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Die Grundidee des maschinellen Lernens ist es, einen Teil eines Softwaresystems, der früher mithilfe von Regeln programmiert wurde, von einer Maschine erlernen zu lassen. Maschinelles Lernen eignet sich gut dazu, Prozesse zu automatisieren und effizienter zu machen. Vom heute verfügbaren maschinellen Lernen profitieren Unternehmen mit einfachen informationsbezogenen Prozessen. Bei Google nutzen wir maschinelles Lernen beispielsweise für alle Produkte und Dienste. Wir setzen es etwa ein, um Webseiten automatisch übersetzen zu lassen, um Nutzer bei der Suche nach ihren Fotos zu unterstützen und um automatische E-Mail-Antworten zu erstellen.

Möglicherweise gibt es auch in Ihrem Unternehmen ähnliche Bereiche, bei denen Informationen im Mittelpunkt stehen. Dies könnte zum Beispiel eine Bank sein, die betrügerische Transaktionen erkennen will, oder die Betreiberin eines Etsy-Shops, die den Kunden Empfehlungen geben möchte. Die Grundidee ist weiterhin die gleiche: die Automatisierung von sich wiederholenden und für Menschen langweiligen Aufgaben. Aber es arbeitet auf einem ganz anderen Niveau. Dennoch ist maschinelles Lernen nicht für jedes Problem die richtige Lösung. In einer Buchführungsfirma ist es nicht nötig, um zwei Zahlen zu addieren. Dafür gibt es bereits einwandfrei funktionierende Programme.

Wenn Sie überlegen, maschinelles Lernen in Ihrem Unternehmen einzusetzen, sollten Sie sich an Ihr Datenanalyseteam wenden. Falls Sie jedoch ein kleines Unternehmen haben, geht es vermutlich eher darum, eine einzelne spannende Idee umzusetzen, bei der maschinelles Lernen einen Riesenunterschied dabei macht, was Sie anbieten und wie Sie es anbieten. Es ist wichtig, Beispiele für die Aufgaben zu haben, die die Maschine erlernen soll. In der Praxis lernen Maschinen am besten, wenn man ihnen die Beispiele vorführt und sie diese dann nachahmen lässt. Wenn es also eine Aufgabe gibt, die bereits Hunderte oder Tausende Male durchgeführt wurde, und wenn Sie genau wissen, wie sie korrekt zu erledigen ist, können Sie sie mithilfe von Maschinen automatisieren. So kann diese Aufgabe millionen- oder milliardenfach ausgeführt werden.

Da Maschinen Beispiele und Daten brauchen, um zu lernen, benötigen Sie allein für die ersten Schritte eine gewisse Datenmenge. Maschinen lernen sehr viel langsamer als Menschen. Wenn Sie einem Menschen einen Arbeitsschritt zehnmal zeigen müssten, bräuchte eine Maschine wahrscheinlich 100 oder 1.000 Mal.
Bis vor Kurzem war für Unternehmen, die sich für maschinelles Lernen interessieren, die Verfügbarkeit guter Software eine der größten Hürden. TensorFlow ist ein Open-Source-Softwarepaket, das Google für seine Systeme entwickelt hat, aber wir haben es jetzt auch für externe Unternehmen und Bildungseinrichtungen zugänglich gemacht. Andere Unternehmen und Bildungseinrichtungen können diese Software heute ebenfalls nutzen. So müssen sie maschinelles Lernen nicht von Grund auf neu entwickeln, sondern können mithilfe dieses „Baukastens“ mit den Basiselementen für maschinelles Lernen ihre eigenen Produkte und Services entwickeln.
Auch wenn maschinelles Lernen ideal ist, um Prozesse zu automatisieren oder effizienter zu machen, kann es nicht den nächsten Schritt bestimmen. Diese Kreativität und Führung müssen Sie als Geschäftsleute selbst einbringen. Sie müssen sich bei jedem neuen Tool Zeit geben, es zu entdecken und auszuprobieren. Maschinelles Lernen wird nicht sofort all Ihre Probleme wie von Zauberhand beheben. In jedem Unternehmen gibt es einzigartige Möglichkeiten für maschinelles Lernen. Und es gibt viele Einsatzbereiche, an die wir noch nicht einmal gedacht haben.
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Maschinelles Lernen ist ein leistungsstarkes Instrument für Unternehmen. Damit lassen sich neue Wachstumsmöglichkeiten erschließen oder bestehende Prozesse automatisieren und dadurch effizienter gestalten. In diesem Video wird gezeigt, wie Unternehmen in diese Technologie einsteigen und sie für ihre Zwecke nutzen können.
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