Das Aufstreben der KI: Synergien mit Data Science

Wir haben bereits über Data Science in einfachen Begriffen geschrieben. In unserem neuen Blogartikel können Sie lesen, warum IT-Ingenieure von der regulären Programmierung weggehen, warum Data Science für unsere Welt wichtig ist und wie Infopulse die Data-Science-Entwicklungen vorantreibt.

KI ist im Anmarsch

Viele Aspekte unseres Lebens können in Form von Daten und Statistiken dargestellt werden. Die Gewinnung von Erkenntnissen und Wissen aus den Daten ist das Wesen von Data Science. Als der sexyeste Job des 21. Jahrhunderts im Harward Business Review betitelt, hat sich Data Science einen noch nie da gewesenen Innovationsweg gebahnt. KI, M2M-Lernen, neuronale Netze und komplexe Lösungen stehen hinter den neuesten Smart-City-Projekten, selbstfahrenden Autos und Ihren persönlichen mobilen Assistenten wie Siri. Doch erst vor kurzem hat Data Science an Popularität gewonnen.

Wir werden auf jeden Fall eine massive Veränderung des Arbeitsmarktes erleben. Nach einem Bericht von PwC oder einem anderen Bericht von McKinsey Global Institute werden 40-50% der bestehenden Arbeitsplätze durch die Verarbeitung von Big Data und Robotik in nur 10-15 Jahren automatisiert. Doch die KI wird nicht zur globalen Arbeitslosigkeit führen. Im Gegenteil, die KI wird eine Vielzahl neuer Arbeitsplätze schaffen und das passiert bereits heute.

Schritt in die Zukunft

Während die Künstliche Intelligenz noch einige Probleme aufweisen kann, die gelöst werden müssen, bemühen sich die technologischen Riesen darum, dass die KI keine Bedrohung für die Menschheit darstellt. Anfang 2017 haben Stephen Hawking, Elon Musk, Bill Gates und Tausende anderer Forscher einen Satz der KI-Prinzipien aufgestellt, um die KI-Entwicklung zu steuern, sodass diese nur zum Wohl der Menschheit verwendet wird.

Nehmen wir uns mal als Beispiel die neuesten Geräte mit intelligenten Assistenten vor. Die Mobiltelefone sind zu einem ultimativen Teil unserer vernetzten Welt geworden, sie verstehen, was ihnen gezeigt wird, kennen unsere persönlichen Vorlieben und haben die Fähigkeit, im Laufe der Zeit zu lernen und sich zu verbessern. Maschinen können bereits Krankheiten erkennen und eine angemessene Behandlung vorschlagen. Langfristig wird die KI sowohl die Standards unseres Lebens erhöhen als auch die Lebenserwartung durch die Automatisierung steigern, weil die Roboter die Menschen an den Arbeitsplätzen mit schlechten Arbeitsbedingungen ersetzen werden.

Durch die neuen Technologien entsteht mehr Bedarf an neuen Arbeitsplätzen und Experten. Die Chatbots übernehmen bereits Aufgaben in Handels-, Beratungs- und Justizgesellschaften. Während der ChatBot-Konferenz UA 2017 haben die Referenten einen Fall aus dem Chat-Service bei der PrivatBank, einer der größten und technologisch innovativsten Banken der Ukraine, analysiert. Mindestens 65% der Anfragen der Bankkunden werden derzeit von Chatbots bearbeitet, was zu einer jährlichen Einsparung von über 48 Mio. UAH (1,84 Mio. USD) führt. Dies ist nur ein Beispiel, doch die ganze Welt hat in der letzten Zeit die massive Erweiterung der Data-Science-Projekte gesehen, die zu einem wachsenden Bedarf an Data Scientists führt.

Warum ist Data Science beliebter denn je?

Es gibt mindestens mehrere Gründe, warum der Bereich Data Science schnell wächst:

• Zugänglichkeit vom hochproduktiven Computing.“The Economist“ berichtet, dass während die herkömmlichen Prozessoren immer noch für die Server und den normalen Computerbetrieb verwendet werden, dienen NVidias unglaublich leistungsstarke und günstige Grafikprozessoren nun der KI, Cloud Computing und Big Data. Der Preis für einen leistungsstarken GPU, der für Data Science Computing geeignet ist, ist von Tausenden auf nur einige Hunderte US-Dollar deutlich gesunken. Sie können einfach ein Hi-End-Gerät kaufen oder Verarbeitungskapazitäten in der Cloud bei Amazon mieten und in die Welt der Data Science eintreten.
• Der Softwaremarkt explodierte mit neuen Produkten mit noch nie da gewesenem Mehrwert. Von den globalen Unternehmen wie Google, Facebook oder Microsoft unterstützt, befähigen Produkte oder eher Plattformen andere Unternehmen oder Enthusiasten, neue Dienstleistungen anzubieten, innovative Lösungen zu entwickeln usw. Z.B. hat Alphabet vor kurzem den Google-Übersetzer auf die M2M-Algorithmen übertragen. Dies hat die Richtigkeit der Übersetzung erheblich verbessert, und andere Unternehmen können ihn jetzt für die tägliche Übersetzung von Webseiten oder Services nutzen.
• Zugänglichkeit des Wissens.Durch die vielen verfügbaren Kurse, Treffen und Online-Lernplattformen sind neue Kompetenzen und Erfahrungen nur einen Klick entfernt.

Es sind nur einige der Hauptfaktoren, warum das Erlernen der Data Science zu einem neuen Ziel sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Programmierer geworden ist. Sie lesen es richtig: Data Science erfordert Geschick. Gute Programmierkenntnisse, gute Softwareentwicklungskompetenzen und Architekturwissen reichen nicht aus.

Was bedeutet es, ein Data Scientist zu sein?

Eine der besten Möglichkeiten, in der Data Science besser zu werden, ist die Teilnahme an den weltweit größten Veranstaltungen wie Kaggle Data Science Bowl. Die Hauptpreise für den Gewinn an dem Wettbewerb können Hunderttausende US-Dollar betragen. Auch wenn Sie den ersten Platz nicht belegen, kann Ihr Konzept oder Modell immer noch für die Produktion in Betracht gezogen werden. Normalerweise schauen sich die Kunden alle Projekte an, bevor sie ein optimales Modell auswählen. Zum Beispiel werden beim Kaggle Data Science Bowl die Preise an die ersten 10 Teams vergeben, zusätzlich wird die Gesamtzahl der Teilnehmenden, multipliziert mit dem Faktor von 0,002, berechnet. Somit ist allein die Teilnahme an dem Event und die Entwicklung eines funktionierenden Data-Science-Projektes bereits ein Sieg, da sie zu einem riesigen Erfahrungsschub verhilft.

Natürlich ist der Alleingang eher gefährlich. Teamarbeit ist der Schlüssel zum Erfolg.

Wie nimmt Infopulse an Data-Science-Projekten in der Ukraine und im Ausland teil?

Das Infopulse-Team nimmt regelmäßig an den Data-Science-Veranstaltungen teil und kann nur sagen, dass es sich lohnt! Es hilft uns, unser Wissen zu erweitern, unsere Fähigkeiten zu testen und neue Ideen zu erarbeiten. Unser neues MyParking-Projekt wurde z.B. im Laufe eines IoT-Hackathons entwickelt und später durch Computer Vision erweitert. Unsere Teilnahme am jüngsten Kaggle Data Science Bowl 2017 mit einem Projekt zur Krebserkennung ist eine reine KI-Entwicklung auf der Basis von neuronalen Netzwerken und maschinellem Lernen. Alle neuen Kenntnisse, Kompetenzen und Fachgebiete nutzen wir für die Entwicklung der Produkte für unsere Kunden. Zu unseren aktuellen Data-Science-Produkten gehören:

• Eine Lösung für ein Unternehmen aus der Big Four, die mit Hilfe von SAP HANA und der R-Sprache zur Kennzeichnung von Geschäftsdaten entwickelt wurde.
• Eine weitere Lösung für einen unserer Kunden im Healthcare-Bereich ist die mobile Anwendung, die Zeichen eines Schlaganfalls durch die Analyse des Gesichtsvideos und der Sprache mit Hilfe von Computer Vision erkennt und das Krankenhaus über den Namen des Patienten, den Ort, die Handy- und die Versicherungs-Nummer automatisch informiert.
• Eine Lösung für die HR-Abteilung bei Infopulse auf der Basis von Big Data und SAP HANA mit LinkedIn-ähnlicher Funktionalität, die die Mitarbeiter bei der Analyse der Kandidatenlebensläufe unterstützt und riesige Datenmengen auf Anfrage schnell verarbeitet.
• Unser aktuellstes Data-Science-Projekt für EVRYist ein Chatbot für die sozialen Netzwerke, das vor dem Hintergrund des Ansatzes der Verarbeitung der natürlichen Sprache funktioniert, mit einer Vielzahl von Persönlichkeiten versehen ist und unterschiedliche Sprachen unterstützt.

Natürlich werden wir damit nicht aufhören, da wir die Erforschung der unendlichen Möglichkeiten von Data Science, Big Data, dem Maschinellen Lernen und der KI im Allgemeinen fortsetzen werden.

In unserem nächsten Artikel werden wir ausführlich über unsere Teilnahme am Kaggle Data Science Bowl 2017 mit einem Projekt zur Krebsfrüherkennung berichten.

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