Intelligente Systeme durch Maschinelles Lernen

Apple hat auf der diesjährigen WWDC viele neue Hard- sowie Software-Features vorgestellt. Neben MacBooks, die mit neueren Prozessoren ausgestattet werden, iMacs, die teilweise sehr viel Power vorweisen und iPads, die ebenfalls im Hinblick auf Leistung optimiert wurden auch viele Features rund um Software für iOS und macOS vorgestellt.

Siri soll dank Maschinelles Lernen schlauer werden und iOS soll langrfristig das Verhalten des Nutzers “lernen”. Davon sollen letzlich auch Apps bzw. deren Entwickler profitieren, da Apple mit u.a. Core ML und ARKit zwei Frameworks vorgestellt hat, die Entwicklern ermöglicht auf ein System zurückzugreifen, welches u.U. bereits “trainiert” ist.

Ein lernendes System benötigt neben sehr viel Rechenleistung auch sehr viel Daten, damit es trainiert werden kann. “Training” bedeutet, dass das System sich gewisse Rückschlüsse bzw. Informationen aus riesigen Datenmengen zieht und dadurch “lernt”. Es werden also Muster und Strukturen aus den Daten identifiziert und klassifiziert.
Für die Entwicklung bzw. Test solcher Systeme bedeutet dies, dass solche Daten erst einmal zusammengestellt werden müssen, woran nicht wenige Projekte scheitern. Je nach Umfang und Ziel des Projekts kann der Aufbau einer (Test-)Umgebung schon ein Projekt für sich darstellen. Dank den genannten Frameworks von Apple oder zuletzt Google kann diesem Problem ein wenig entgegengewirkt werden.

Wir sind der Meinung dass Maschinelles Lernen, (Sprach-)Assistenten und Augmented/Virtual Reality unsere Zukunft bestimmen wird. Die aktuellen Trends gehen eindeutig in diese Richtung. Daher ist es wichtig den Anschluss nicht zu verpassen und die Bedürfnisse von Nutzern richtig zu analysieren. Wir bei Ucar Solutions sind uns dessen bewusst und werden uns entsprechend aufstellen. Es bleibt auf jeden Fall spannend!

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