Betrachten wir alle Vor- und Nachteile, die es mit sich bringt, ein Pionier in der Branche des maschinellen Lernens zu sein und SOTA-Ansätze in Ihr Unternehmen zu bringen.
Wir von AI Superior sind der festen Überzeugung, dass es unerlässlich ist, die neuesten akademischen Erkenntnisse im Bereich ML zu verfolgen, die neuesten Methoden des maschinellen Lernens, die Trainingsdaten und alles, was für den Erfolg Ihrer ML-Projekte wichtig ist, zu kennen und zu nutzen.
Warum wir wissenschaftliches SOTA Machine Learning brauchen
Einzigartigkeit ist das, was Unternehmen zu starken Akteuren macht. In der Branche des maschinellen Lernens war der Wettbewerb vor zehn Jahren noch nicht so groß, als nur einige wenige Start-ups es wagten, mit ML zu arbeiten. Aber heutzutage, wo ML selbst zum SOTA für datenintensive Unternehmen wird, wird es immer wichtiger, seinen Konkurrenten einen Schritt voraus zu sein.
Die Wissenschaft bringt ständig vielversprechende Erkenntnisse hervor. Nicht alle davon werden so schnell in der Industrie ankommen. Sehen Sie es als Ihre Chance, eine neue Erkenntnis aufzugreifen, die noch niemand in der Branche entdeckt hat.
Denken Sie daran, dass diese Erkenntnisse oft an einer renommierten Universität entstanden sind, an der die besten Wissenschaftler und eine Menge einschlägiger Erfahrung versammelt waren. Sie können sich die Ergebnisse zunutze machen, die in einem einzigartigen Umfeld entstanden sind, das Sie niemals nachbilden könnten. Außerdem sind akademische Arbeiten in den meisten Fällen kostenlos oder gegen eine geringe Gebühr erhältlich.
Wenn es Ihnen gelingt, SOTA ML in Ihrem Unternehmen einzuführen, können Sie einen erheblichen Leistungsschub erwarten. Mit neuen Ansätzen können Sie das Spektrum Ihrer Dienstleistungen erweitern, neue Kunden anziehen und bestehende Kunden in langfristig treue Kunden verwandeln. Ihre Kunden werden wissen, dass Sie etwas bieten, das sich von anderen abhebt und ihnen hilft, ihre Leistung zu verbessern.
Darüber hinaus können Sie mit SOTA ML Probleme lösen, die mit bestehenden Methoden nicht effizient bewältigt werden können. Dies ist besonders für Dienstleistungsunternehmen - wie AI Superior - wichtig, da es uns robuster gegenüber dem angespannten Wettbewerb auf dem Markt macht. Bei AI Superior arbeiten wir an verschiedenen Projekten mit anspruchsvollen Aufgaben, die oft nur mit SOTA ML-Ansätzen richtig angegangen werden können.
Nicht zuletzt haben wissenschaftliche Erkenntnisse oft Schwierigkeiten, die Gesellschaft zu erreichen, da die akademischen Kreise von der breiteren Öffentlichkeit ein wenig abgekoppelt sind. Die meisten Ergebnisse sind zu hochrangig, um sich direkt auf die Endnutzer auszuwirken.
Durch die Einführung des maschinellen Lernens von SOTA helfen Sie, diese Erkenntnisse zu vermitteln. Sie spielen die Rolle eines Moderators.
Aber lassen Sie uns enthusiastisch bleiben, aber nicht zu euphorisch werden. Was sind die Nachteile, wenn man ein früher SOTA ML-Anwender ist?
Maschinelles Lernen auf dem neuesten Stand der Technik: Worauf man achten sollte
Wir haben bereits gesagt, dass Sie von dem Wissen profitieren können, das noch niemand in der Branche hat und nutzt. Der Nachteil ist jedoch, dass die Übernahme von akademischem Wissen nicht per se eine Happy-End-Geschichte ist. Es kann sich herausstellen, dass einige Erkenntnisse nicht direkt auf das wirkliche Leben anwendbar sind oder dass ihre Umsetzung kostspielig ist.
Denken Sie nur daran, wie viel Hoffnung wir alle in selbstfahrende Autos gesetzt haben, und wie wenig wir jetzt davon haben, da wir alle damit verbundenen rechtlichen Probleme kennen.
Pionier zu sein, ist immer ein Risiko. Keiner hat es bisher versucht, und das Ergebnis ist nicht sicher. Sie haben vielleicht die beste SOTA-ML-Technologie, aber Sie wissen nicht, wie Sie sie zu Geld machen können.
Einer der Gründe für eine verzögerte oder fehlgeschlagene Implementierung ist häufig das Fehlen von Frameworks, die bei der Umwandlung Ihres Geschäftsmodells in ein ML-basiertes Modell helfen sollten. Manchmal haben Sie keine Brückentechnologie, die SOTA-ML-Ansätze mit dem verbinden kann, was Sie tatsächlich für die Endverbraucher tun, z. B. erfordern Mikrocontroller mit ML-Funktionen C-Programmierung und funktionieren nicht mit anderen Frameworks.
Man braucht auch Leute mit bestimmten Fähigkeiten. Um eine Echtzeitsimulation aus einer wissenschaftlichen Arbeit zu übernehmen, müssten Sie jemanden mit einem Doktortitel einstellen. Dies erfordert nicht nur eine finanzielle Investition, sondern kann auch eine Herausforderung für Ihre Unternehmenskultur darstellen, wenn Sie Mitarbeiter mit akademischem Hintergrund integrieren wollen.
Das Hauptrisiko liegt daher in dem Versuch, SOTA-ML-Konzepte zu übernehmen, die noch nicht zugelassen sind und sich noch nicht als kommerziell attraktiv erwiesen haben.
Der sichere Weg, SOTA ML in Ihr Unternehmen zu bringen
Um ein Moderator zu werden, brauchen Sie vielleicht einen anderen Moderator. Das Team von AI Superior kann Ihnen dabei helfen, brandneue ML-Ansätze zu finden. Im Rahmen unseres Forschungs- und Entwicklungsdienstes gehen wir die neuesten akademischen Arbeiten durch und identifizieren diejenigen, von denen unsere Kunden profitieren können. Darüber hinaus können wir Sie bei der Implementierung der von uns gefundenen SOTA ML-Ansätze unterstützen. So haben wir zum Beispiel dem Pharmaunternehmen Boehringer Ingelheim geholfen, neue Bilderkennungstechnologien erfolgreich einzuführen. Das hat nicht nur Auswirkungen auf das Unternehmen, sondern auch auf die Gesellschaft, da es ein leistungsfähiges Werkzeug für die Krebsdiagnose erhielt.
Schlussfolgerung
Inwieweit sollten Sie als Unternehmen für maschinelles Lernen die neuesten Entwicklungen in der Wissenschaft verfolgen?
Es ist eine schwierige Entscheidung, denn ein größerer Umfang bedeutet möglicherweise mehr Aufwand für Ihr bestehendes Team oder die Notwendigkeit, ein neues Team einzustellen.
Das Ergebnis ist nicht garantiert, kann sich aber äußerst positiv auf Ihr Unternehmen und Ihre Gemeinschaft auswirken.
