Künstliche Intelligenz ist derzeit in aller Munde. Damit eine Software komplexe Aufgaben lösen kann, muss sie zum Machine Learning fähig sein. Das bedeutet, dass sie auf der Grundlage von Beispielen dazulernt und allgemeine Lösungsstrategien entwickelt. Das bei Studylab im GRIN Verlag erschienene Buch „Machine Learning. Eine Analyse des State of the Art“ erklärt, wie Machine Learning funktioniert und wie weit die Technologie bereits heute gehen kann.
Machine Learning wird für Firmen aus allen Branchen immer bedeutender. Alleine im Jahr 2016 haben Technologieunternehmen wie Google und Microsoft insgesamt etwa 39 Milliarden Dollar investiert. Prognosen zufolge soll das globale Bruttoinlandsprodukt bis 2030 durch Anwendungen des Machine Learning um 14% steigen. Der Wirtschaftsinformatiker Kevin Donath greift in seiner Publikation „Machine Learning. Eine Analyse des State of the Art“ deshalb die aktuellen Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz auf und gibt einen Überblick über die vielfältigen Anwendungsgebiete.
Weitreichende Veränderungen in allen Branchen
Mithilfe von Machine Learning können Autos bereits heute eigenständig Objekte erkennen, deren Bewegungsmuster vorhersagen und entsprechend reagieren. Das einzige Hindernis für autonomes Fahren ist inzwischen die ungeklärte Rechtslage. Im Finanzwesen können künstliche Intelligenzen bald das Portfolio Management, Vorhersagen für Aktienmärkte und das Risiko Management übernehmen. Daneben entwickeln Key Player wie Google, Microsoft und Amazon Lösungen für so unterschiedliche Bereiche wie Medizin, Videospiele, Marketing und Sicherheit. Das Buch „Machine Learning. Eine Analyse des State of the Art“ stellt alle wichtigen Akteure auf dem Gebiet des Machine Learning vor, beschreibt aktuelle Einsatzmöglichkeiten und wirft einen Blick in die Zukunft. Der Autor Kevin Donath schafft so einen breit gefächerten Überblick für Wirtschaftsinformatiker, Zukunftsforscher und Technologieinteressierte.
Das Buch erscheint im März 2018 bei Studylab im GRIN Verlag (ISBN: 978-3-9568-7379-9).
Direktlink zur Veröffentlichung: https://www.grin.com/document/382579
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