Deep Learning für Führungskräfte
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Was ist Deep Learning?
Deep Learning, auch bekannt als Deep Neural Learning oder Deep Neural Network, ist eine Funktion der künstlichen Intelligenz (KI), die nachahmt, wie das menschliche Gehirn arbeitet, um Daten zu verarbeiten und Muster zu erstellen. Deep Learning ist innerhalb der künstlichen Intelligenz eine Teilmenge des maschinellen Lernens und verfügt über Netzwerke, die unbeaufsichtigt aus unstrukturierten oder unbeschrifteten Daten lernen können.
Deep Learning verwendet einen mehrschichtigen Ansatz, um bessere Entscheidungen zu treffen. Dafür müssen die gefütterten Daten ständig kuratiert werden. Sehen Sie es so: Maschinelles Lernen ist vergleichbar mit dem Pauken für eine Uni-Prüfung durch erneutes Lesen von Notizen. Deep Learning entspricht eher einem Kind, das ständig mit den Buchstaben des Alphabets konfrontiert wird und langsam die Billionen von Möglichkeiten lernt, diese Buchstaben in Wörter zu sequenzieren. Im ersten Beispiel werden zuvor identifizierte Daten interpretiert. In der zweiten erkennt der Interpreter das Potenzial der Daten, die ihm gegeben werden.
Dies ist für Unternehmen wichtig, da es breite und genaue Einblicke in komplexe Anwendungsfälle liefern kann.
Deep Learning wird immer anspruchsvoller und integriert sich in konkrete Geschäftsanwendungsfälle. Deep Learning, insbesondere im Bereich Computer Vision, ist bereit für die globale industrielle Bühne.
Für Unternehmen ist das Parsen von Daten dasselbe wie das Lösen von Geschäftsproblemen. Mit Deep Learning verfügen sie jetzt über intelligente Maschinen, die ihre komplexesten, multidimensionalen Daten analysieren können, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.
Märkte, die von Deep Learning profitieren
Gesundheitsfürsorge
Deep Learning kommt zuallererst im Gesundheitswesen zum Einsatz, die Branche ist voller Daten.
Dort spielt die Computer Vision die erste Geige. Viele teure und qualifizierte Verfahren im Gesundheitswesen verwenden Bildgebung. Von MRTs über CAT-Scans bis hin zu einfachen Röntgenaufnahmen setzen Ärzte visuelle Beobachtung ein, um eine Diagnose zu erstellen. Aber die kognitive Belastung für Ärzte ist auf Dauer viel zu, sie werden ineffektiv.
Deep Learning hat Stärken bei der Bilderkennung und kann diese Aufgabe schneller erledigen als der Mensch. Einem Programm können Millionen oder sogar Milliarden von gescannten Bildern gezeigt werden, zusätzlich lassen sie sich mit der Diagnose korrelieren. Deep Learning kann den Menschen diese Aufgabe abnehmen und den Arzt wieder Zeit geben, einen Behandlungsplan zu erstellen. In Zukunft könnten sogar einfache Behandlungsempfehlungen durch einen KI-basierten Gesundheitsassistenten automatisiert werden. Das würde Ärzte für Arbeiten frei machen, die Intuition und Vorstellungskraft erfordert, wie etwa die Behandlung von Krebs.
Außerhalb der Onkologie ist Deep Learning in der Wirkstoffforschung ein vielversprechender Ansatz. Startups versuchen herauszufinden, wie Deep Learning Pharmazeutika basierend auf ihrer molekularen Struktur entwickeln kann. Auch sollen neue Anwendungen für bestehende Medikamente entdeckt werden, die ursprünglich gar nicht intendiert waren.
Fretigung
Bei der Fertigung der Zukunft wird High-Tech wie Robotik, Cloud Computing, Internet der Dinge (IOT) und additive Fertigung zum Einsatz kommen. Viele dieser Bereiche erfordern erhebliche visuelle Arbeit.
Anstatt dass Menschen die gesamte Montage, Fehleridentifikation und dergleichen übernehmen, werden Aufgaben durch einen Deep Learning-Algorithmus geleitet werden. Dabei kommen Sensorinformationen zum Einsatz, was eine noch bessere Entscheidungsfindung ermöglicht.
Autonomes Fahren
Google, Tesla, Volvo und andere Automobilhersteller arbeiten daran, selbstfahrende Autos auf den Markt zu bringen. Autonome Fahrzeuge sind vielversprechend, wenn es um den schnellen und effizienten Transport von Gütern mit sehr geringen Umweltauswirkungen geht.
Die Anwendung von Deep Learning auf die frachtbasierte Automobilindustrie kann die Gewinnmargen für jedes Unternehmen erhöhen, das auf Straßenlogistik angewiesen ist.
Einzelhandel
Der Einzelhandel nutzt ebenfalls eine erhebliche Menge an visuellen Informationen. Einige Unternehmen entschlüsseln, welche Arten von Kleidung jemand kaufen möchte, und verwenden die vorherige Stilauswahl als Vorlage für Empfehlungen.
Kunden, die auf der Straße in der realen Welt ein Produkt sehen, das ihnen gefällt, könnten es mittels einer umgekehrte Bildsuchfunktion identifizieren und kaufen.
In Zukunft werden Einzelhändler Käufern zudem vermutlich Assistenten-Bots zur Verfügung stellen, die natürliche Sprache interpretieren und den Käufern ein personalisiertes Einkaufserlebnis bieten können.
Deep Learning verwendet einen mehrschichtigen Ansatz, um bessere Entscheidungen zu treffen. Dafür müssen die gefütterten Daten ständig kuratiert werden. Sehen Sie es so: Maschinelles Lernen ist vergleichbar mit dem Pauken für eine Uni-Prüfung durch erneutes Lesen von Notizen. Deep Learning entspricht eher einem Kind, das ständig mit den Buchstaben des Alphabets konfrontiert wird und langsam die Billionen von Möglichkeiten lernt, diese Buchstaben in Wörter zu sequenzieren. Im ersten Beispiel werden zuvor identifizierte Daten interpretiert. In der zweiten erkennt der Interpreter das Potenzial der Daten, die ihm gegeben werden.
Dies ist für Unternehmen wichtig, da es breite und genaue Einblicke in komplexe Anwendungsfälle liefern kann.
Deep Learning wird immer anspruchsvoller und integriert sich in konkrete Geschäftsanwendungsfälle. Deep Learning, insbesondere im Bereich Computer Vision, ist bereit für die globale industrielle Bühne.
Für Unternehmen ist das Parsen von Daten dasselbe wie das Lösen von Geschäftsproblemen. Mit Deep Learning verfügen sie jetzt über intelligente Maschinen, die ihre komplexesten, multidimensionalen Daten analysieren können, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.
Märkte, die von Deep Learning profitieren
Gesundheitsfürsorge
Deep Learning kommt zuallererst im Gesundheitswesen zum Einsatz, die Branche ist voller Daten.
Dort spielt die Computer Vision die erste Geige. Viele teure und qualifizierte Verfahren im Gesundheitswesen verwenden Bildgebung. Von MRTs über CAT-Scans bis hin zu einfachen Röntgenaufnahmen setzen Ärzte visuelle Beobachtung ein, um eine Diagnose zu erstellen. Aber die kognitive Belastung für Ärzte ist auf Dauer viel zu, sie werden ineffektiv.
Deep Learning hat Stärken bei der Bilderkennung und kann diese Aufgabe schneller erledigen als der Mensch. Einem Programm können Millionen oder sogar Milliarden von gescannten Bildern gezeigt werden, zusätzlich lassen sie sich mit der Diagnose korrelieren. Deep Learning kann den Menschen diese Aufgabe abnehmen und den Arzt wieder Zeit geben, einen Behandlungsplan zu erstellen. In Zukunft könnten sogar einfache Behandlungsempfehlungen durch einen KI-basierten Gesundheitsassistenten automatisiert werden. Das würde Ärzte für Arbeiten frei machen, die Intuition und Vorstellungskraft erfordert, wie etwa die Behandlung von Krebs.
Außerhalb der Onkologie ist Deep Learning in der Wirkstoffforschung ein vielversprechender Ansatz. Startups versuchen herauszufinden, wie Deep Learning Pharmazeutika basierend auf ihrer molekularen Struktur entwickeln kann. Auch sollen neue Anwendungen für bestehende Medikamente entdeckt werden, die ursprünglich gar nicht intendiert waren.
Fretigung
Bei der Fertigung der Zukunft wird High-Tech wie Robotik, Cloud Computing, Internet der Dinge (IOT) und additive Fertigung zum Einsatz kommen. Viele dieser Bereiche erfordern erhebliche visuelle Arbeit.
Anstatt dass Menschen die gesamte Montage, Fehleridentifikation und dergleichen übernehmen, werden Aufgaben durch einen Deep Learning-Algorithmus geleitet werden. Dabei kommen Sensorinformationen zum Einsatz, was eine noch bessere Entscheidungsfindung ermöglicht.
Autonomes Fahren
Google, Tesla, Volvo und andere Automobilhersteller arbeiten daran, selbstfahrende Autos auf den Markt zu bringen. Autonome Fahrzeuge sind vielversprechend, wenn es um den schnellen und effizienten Transport von Gütern mit sehr geringen Umweltauswirkungen geht.
Die Anwendung von Deep Learning auf die frachtbasierte Automobilindustrie kann die Gewinnmargen für jedes Unternehmen erhöhen, das auf Straßenlogistik angewiesen ist.
Einzelhandel
Der Einzelhandel nutzt ebenfalls eine erhebliche Menge an visuellen Informationen. Einige Unternehmen entschlüsseln, welche Arten von Kleidung jemand kaufen möchte, und verwenden die vorherige Stilauswahl als Vorlage für Empfehlungen.
Kunden, die auf der Straße in der realen Welt ein Produkt sehen, das ihnen gefällt, könnten es mittels einer umgekehrte Bildsuchfunktion identifizieren und kaufen.
In Zukunft werden Einzelhändler Käufern zudem vermutlich Assistenten-Bots zur Verfügung stellen, die natürliche Sprache interpretieren und den Käufern ein personalisiertes Einkaufserlebnis bieten können.