Die technologische Entwicklung im Bereich der Informatik, die unsere Zeit prägt, bietet uns viele Möglichkeiten in verschiedenen Bereichen unseres Lebens. Die Trends, die unsere Gegenwart prägen, sind sehr vielfältig, doch zwei profilieren sich: Big Data und Künstliche Intelligenz (KI).
Zum einen erleben wir einen stetigen Anstieg der Datenmenge, die zusammengefasst und analysiert werden müssen. Mithilfe von Big Data werden sie in Informationen umgewandelt, die für die Entwicklung verschiedener Branchen und Aktivitäten nützlich sind.
Andererseits weist die Künstliche Intelligenz den Maschinen eine besondere Rolle zu. Der Einsatz von Robotern und intelligenten Maschinen ist bereits Realität und findet in den verschiedensten Bereichen statt, unter anderem im Ingenieurwesen, in der Medizin und in der Wirtschaft.
Das Potenzial beider Technologien ist selbstverständlich. Jedoch: Was passiert, wenn beide miteinander kombiniert werden? Wie kann Big Data KI unterstützen und umgekehrt? Und vor allem: Wer ist dahinter am Werk?
Big Data und KI – eine enge Verbindung.
Obwohl es vor Jahren noch undenkbar schien, ist es der Künstlichen Intelligenz gelungen, die menschliche Intelligenz mit Maschinen teilweise nachzubilden. Dabei geht es nicht nur darum, dass Roboter zu einem Ersatz für Menschen werden. KI kann helfen, bestimmte Aufgaben und Verfahren zu beschleunigen, damit Zeit und Kosten gespart werden. Nun: woher kommt diese enge Beziehung zwischen KI und Big Data?
Genau in der Funktionsweise der KI liegt der Schlüssel zu ihrer Beziehung zu Big Data. Und zwar: die wichtigste Grundlage für diese Art von Intelligenz sind Daten. Künstliche Intelligenz braucht Daten für die Entwicklung von Algorithmen. Sie stellt gewissermaßen die „Logik“ der Maschinen dar. Kurz gesagt: Sie nutzt Daten, um Informationen aus der Umwelt zu erhalten und entsprechend mit ihr zu interagieren.
Maschinelles Lernen, das Lernen der Zukunft.
Maschinelles Lernen ist eine der Anwendungen von Big Data im innovativen Bereich der künstlichen Intelligenz, der immer wichtiger wird.
Um das Konzept in wenigen Worten zusammenzufassen: Machine Learning kann als das maschinelle Lernen von Maschinen definiert werden. Es ist eine Disziplin, die Maschinen und Roboter entwickelt, die in der Lage sind, aus ihrer Umgebung zu lernen und Verhaltensweisen anhand einer Informationsbasis zu verallgemeinern.
Die Idee hinter diesen maschinellen Lernsystemen ist, komplexe Muster in Millionen von Daten zu erkennen, die zukünftige Verhaltensweisen vorhersagen können. Mit diesem Lernsystem können Maschinen aus Fehlern lernen, um sie in Zukunft zu vermeiden. Es sorgt tatsächlich dafür, dass intelligente Maschinen sich selbstständig und ohne menschliches Zutun verbessern.
Das maschinelle Lernen entwickelt sich dank Big Data weiter. Mit Big Data können Maschinen nützliche Informationen aus Daten extrahieren.
Data Scientist und Data Analyst nutzen Big Data und KI.
Mit Machine Learning kann man das Potential von KI und Big Data ausschöpfen. Ein Projekt, das sich auf die riesigen Datenmengen und die Algorithmen hinter den maschinellen Lernsystemen stützt, wird jedoch in der Regel von Experten und Expertinnen umgesetzt, die eine Weiterbildung in Data Science absolviert haben, also eine Weiterbildung zum/r Data Scientist, Data Analyst oder Data Engineer.
Außerdem sind die Berufe in Data Science von den neuesten Entwicklungen im IT-Bereich besonders stark betroffen. Für neue Absolvierende oder Quereinsteigende ist die Anmeldung zu einer Weiterbildung in Data Science der erste Schritt zu einer vielversprechenden Karriere und vor allem zu einem gut bezahlten Job.
Die enge Beziehung zwischen künstlicher Intelligenz und Big Data ist noch sehr jung. In den kommenden Jahren werden die Berufe im Bereich Big Data im Mittelpunkt der nächsten Entwicklungen im IT-Bereich stehen.
