FFHS Business Breakfast: KI, Kaffee und Klamotten

» Von George Sarpong , 13.10.2017 14:17.

Ein Nachmittag reicht für die Entwicklung eines Deep-Learning-Systems

Ein Beispiel sei die App Vivino. Mit ihrer hilfe fotografieren Anwender ein Weinetikett mit ihrem Smartphone. Anschliessend analysiert ein Algorithmus das Etikett und gleicht seine Erkenntnisse mit einer Datenbank ab. Zuletzt zeigt die App dem Nutzer in einer Übersicht den Namen des Weins an, nennt Jahrgänge und Preise. Mit menschlichen Mitarbeitern wäre ein solcher Dienst nicht machbar, sagte Bosshard und fügte an: «Das ist ein neues Geschäftsmodell, dass sich durch Deep Learning entwickelt hat.»

Die heutige Technik erleichtert laut Bosshard den Einstieg in das Deep Learning. Heute könnten Start-ups auf den Schultern von Giganten wie Google oder Amazon neue Anwendungen entwickeln. «Sie können an einem Nachmittag ein erstes Deep-System aufsetzen, sagte Bosshard auch mit Hinblick auf KMUs, die sich keine Data-Science-Abteilung leisten können oder wollen. Schwierig werde es allerdings, wenn Probleme auftauchten, etwa beim Programmieren einer Anwendung.

Wenn Algorithmen auf Abwege geraten

Der Algorithmus ist eine Sache. Die zugrunde liegenden Datensätze eine andere. Daten bilden das Fundament für ein Deep-Learning-System. Parameter geben dem Algorithmus vor, wie er die Daten zusammensetzen kann. Doch nicht immer kommt etwas sinnvolles dabei heraus wie Matthias von Rohr aufzeigte, Datenwissenschaftler bei My Data.

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