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Maschinelles Lernen Pixabay

Maschinelles Lernen: Steht ein wichtiger Durchbruch bevor?

Eine der großen Herausforderungen in der Weiterentwicklung Künstlicher Intelligenz (KI) ist die Komplexität künstlicher neuronaler Netze. Diese werden nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns auf dem Computer simuliert. Sie sollen dazu dienen, dass der KI auch das Erlernen nicht mathematisch darstellbarer Felder wie Sprach- oder Gesichtserkennung ermöglicht wird.

Diese als Deep Learning bezeichnete Optimierung der neuronalen Netze soll durch den neuen Ansatz „AutoML“ von Google Research leichter werden: Das Design von Modellen maschinellen Lernens geschieht hierbei automatisiert durch Wechselwirkungen zwischen einem Controller-Netz und einem „Child“-Modell.

Wenn diese Methode sich als erfolgreich erweist, kann dies auch Nichtexperten helfen, neuronale Netze passgenau für ihren je eigenen spezifischen Bedarf zu erschaffen. Das wäre ein großer Schritt dahin, dass KI für mehr Menschen und in mehr Bereichen anwendbar wird.

Dies gilt auch für mittelständische Unternehmen, für die KI je nach Geschäftsmodell in verschiedenen Bereichen zur Anwendung kommen kann. Potenziale können mithilfe eines Workshops identifiziert werden.

Zum vollständigen Artikel auf dem Google Research Blog.