Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in allen Branchen durchgesetzt, und vom CEO bis hin zu den Entwicklern sind alle bestrebt, KI und Data Science so zu nutzen, dass sie zu einer Standardkomponente verschiedener Geschäftsprozesse werden. KI kann sich mit vergleichsweise geringen Investitionskosten sowohl auf den Gewinn als auch auf den Umsatz eines Unternehmens auswirken. Die Integration von KI und maschinellem Lernen wird einen Paradigmenwechsel für die Unternehmen bedeuten, die bisher auf regelbasierte Maschinen angewiesen waren, um ihr Geschäft voranzutreiben. Dies hilft dabei, einen autonomen und selbstheilenden Prozess zu etablieren, der sich im Laufe der Zeit zu einem unverzichtbaren Bestandteil des Unternehmenswachstums entwickeln wird.
Neueste Entwicklungen
Buchstäblich jeden Monat erleben wir neue Entwicklungen und Trends in den Bereichen KI und maschinelles Lernen. Das führt oft zu Anwendungen, die Unternehmen radikal verändern. Hier sind die heißesten davon.
Künstlich erzeugte Bilder mit generativen adversen Netzen
Generative Adversarial Networks (GANs) are relatively new Deep Learning models that allow to generate artificial instances (mostly images) based on instances presented before. There are various versions of GAN models such as StyleGAN, DCGAN, etc. allowing to transfer style, motifs, etc. This, in turn, finds many applications for creating artificial images of art works, design patterns, models, etc.
Auswirkungen auf die Wirtschaft:
- Bekleidungs-, Kunst- und Textildesign (bringt neue Designideen, reduziert Kosten)
- Finanzmodellierung (erzeugt synthetische Daten für das Training komplexer Modelle)
- Sonstiges: Rauschunterdrückung in Bildern, etc.
Deep Learning-Frameworks für Edge-Geräte
Mit der zunehmenden Verbreitung von Edge-Geräten besteht die dringende Notwendigkeit, Deep-Learning-Modelle einzusetzen, die begrenzte Ressourcen und Rechenleistung nutzen können, aber dennoch die gewünschte Leistung liefern. Herkömmliche Deep-Learning-Modelle, die GPU-Leistung benötigen, können in solchen Geräten nicht eingesetzt werden und benötigen daher einen Konverter, um diese Modelle ohne größere Leistungseinbußen zu komprimieren. Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch haben kürzlich solche Konverter veröffentlicht.
Auswirkungen auf die Wirtschaft:
- Fortgeschrittene Analytik auf Edge-Geräten, z. B. komplexe Computer-Vision-Aufgaben auf Smartphones (Gesichtserkennung, Posenerkennung usw.) und Kameras (Personenidentifikation)
- Sonstiges: Analyse von tragbaren Geräten usw.
Groß angelegte vortrainierte Sprachmodelle
Jüngste Innovationen bei Sprachmodellen haben die Kapazität der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) verbessert. Das von Google herausgegebene BERT und andere BERT-ähnliche Modelle, die auf neuartigen Transformer-Architekturen basieren, waren ein echter Durchbruch in der NLP. Dadurch konnten Hunderte von praktischen Anwendungen und Anwendungsfällen von vielen Unternehmen produktiv gemacht werden.
Auswirkungen auf die Wirtschaft:
- Klassifizierung und Kategorisierung von Texten
- Chatbots und System zur Beantwortung von Fragen (QnA)
- Sonstiges: Stimmungserkennung, maschinelle Übersetzung, Erkennung benannter Entitäten, Zusammenfassung
Angewandtes Reinforcement Learning
Verstärkungslernen findet in verschiedenen Branchen breite Anwendung, in denen die Entscheidungen oder Ergebnisse völlig autonom sind. Früher waren RL-Modelle auf den Forschungsbereich beschränkt, wohingegen jetzt Unternehmen die Verwendung von RL-Modellen zur Simulation von Echtzeitumgebungen bewerten, in denen sie ihre Vorhersagemodelle testen oder Bots trainieren können.
Auswirkungen auf die Wirtschaft:
- Simulation von Echtzeitszenarien für ihre Geschäftsprozesse und Testalgorithmen
- Festlegung von Handelsstrategien und Transaktionssimulation
- RL-basiertes Simulationsverfahren zum Testen des Kundenverhaltens
- Einsatz in der Spieleindustrie zur Entwicklung menschenähnlicher KI-Bots
Interoperabilität der Modelle
Da es eine breite Palette von Deep-Learning-Frameworks gibt, ist ein Framework erforderlich, das bei der Übertragung des Modells von einem Deep-Learning-Framework auf ein anderes helfen kann. Zum Beispiel kann es notwendig sein, ein Modell, das mit TensorFlow erstellt wurde, ohne Parameterverlust in PyTorch zu konvertieren.
Auswirkungen auf die Wirtschaft:
- Fähigkeit zur Interoperabilität von Modellen, die auf verschiedenen Deep Learning Frameworks basieren
- Bereitstellung von Modellen mit verschiedenen Frameworks und Plattformen
Fälschungen und Fälschungsdetektoren
Fortschritte in der Deep Learning-Technologie haben den Weg für die künstliche Synthese menschlicher Gesichtsreaktionen geebnet. Die Deep Fakes-Technologie hat das Potenzial, den Bereich der Erstellung von Videoinhalten zu revolutionieren, da Designer sie nutzen können, um neue Videos zu generieren, ohne die reale Person zu benötigen. Es wurden bereits verschiedene Videos veröffentlicht, in denen die Gesichter der Künstler im Video durch eine andere Person ersetzt wurden.
Auswirkungen auf die Wirtschaft:
- Content-Generierung - zur Generierung neuer Videoinhalte, ohne dass die Künstler physisch anwesend sein müssen, nachdem sie die entsprechenden Genehmigungen erhalten haben
Wie soll ich all diesen Trends folgen?
Dies sind nur einige wenige Trends, die von einigen Unternehmen bereits genutzt werden. Um auf dem Markt wettbewerbsfähig zu bleiben und die volle Leistung von KI zu nutzen, ist es an der Zeit, über Ihr Data-Science-Team nachzudenken. Intern oder outsourcen?
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