Transfer Learning wird oft als Wundermittel gepriesen, um Künstliche Intelligenz zur Marktreife zu bringen. Die Lernmethode nutzt bereits trainierte Modelle als Ausgangspunkt und kann somit schneller Ergebnisse liefern. Damit hat Transfer Learning das Potenzial, den KI-Einsatz in Unternehmen zu beschleunigen, findet Franz Kögl, Vorstand
Im abgelaufenen Jahr gab es technische Fortschritte bei der Modellgröße (175 Milliarden Parameter!) und es zeigten sich die Möglichkeiten, KI mit Aufmerksamkeit auszustatten – die Fähigkeit zu lernen, auf welchen Teil der Daten sie sich konzentrieren soll.
Es sind nicht die Daten selbst, die Werte oder Wettbewerbsvorteile generieren. Es kommt darauf an, was Unternehmen daraus machen. Erst mit einem modernen Wissensmanagement, das eine Vielzahl an zukunftsweisenden Technologien in sich vereint, können Organisationen Daten gewinnbringend einsetzen.
Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence, kurz AI) ist keine Zukunftstechnologie mehr. Vor allem für deutsche Unternehmen ist AI zum Gegenwartsthema geworden.
Artificial Intelligence, Machine Learning oder Deep Learning sind schon seit längerem in aller Munde – selbst komplexe Anwendungen werden schon heute zumindest teilweise automatisiert und Fehler dadurch oftmals vermieden. Die mehr oder weniger mechanische Abarbeitung bestimmter Aufgaben ist dabei die eine Sache.
Algorithmen der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinellen Lernens wie beispielsweise Deep Learning erobern immer mehr Bereiche unseres Lebens: Sie ermöglichen digitale Sprachassistenten oder Übersetzungsdienste, verbessern die medizinische Diagnostik und sind unverzichtbarer Bestandteil von Zukunftstechnologien wie dem autonomen Fahren.
Thought Leadership
