Warum sich eine Weiterbildung in Machine Learning lohnt
Das Fachgebiet Machine Learning ist definitiv bereits etabliert, befindet sich aber noch in einem frühen Stadium. Jetzt eine Initiative zur Weiterbildung in diesem Gebiet zu setzen ist eine erstklassige Investition in Ihre berufliche Zukunft.
Machine Learning eröffnet völlig neue Anwendungen in der Informationsverarbeitung und erfordert eine neue Denkweise. Mit Weiterbildung in diesem Gebiet eignen Sie sich diese Denkweise früh an und werden auch in der weiter entfernten Zukunft Vorteile daraus ziehen.
Die Anwendungen von Machine Learning sind enorm zahlreich und umfassen grosse Teile des Gebiets der Informationsverarbeitung. Ganz gleich in welcher Branche Sie tätig sind, Sie werden mit Machine Learning früher oder später zu tun haben. Überlegen Sie sich, ob ein Studium in diesem Fach nicht eine sinnvolle Weiterbildung für Sie darstellen kann.
Die Anwendungsgebiete für Machine Learning nehmen so schnell zu, dass bereits jetzt Fachkräfte in diesem Gebiet fehlen. Dieser Mangel wird in naher Zukunft nur noch grösser werden und bietet Ihnen nach entsprechenden Schritten der Weiterbildung exzellente berufliche Möglichkeiten.
Machine Learning ist eine neue Art der Informationsverarbeitung, die Muster in Datensätzen erkennt und daraus Erkenntnisse für die verschiedensten Zwecke gewinnt. Zu den Ergebnissen gehören neben den Mustern die Klassifikation von Daten und darauf aufbauende Voraussagen.
Auch der Einsatz von Machine Learning erfordert konventionelle Programmierung. Ein solches Programm verarbeitet aber Informationen nicht direkt, sondern sucht Regelmässigkeiten und Muster in vorgegebenen Datensätzen. Sind diese Muster dann identifiziert, werden sie für weitere Anwendungen verwendet. Im Machine Learning übernimmt der Computer also das Finden dieser Muster, was bisher dem Menschen selbst vorbehalten war. Ein Beispiel aus der Mustererkennung ist die automatische Feststellung von Produktionsfehlern aufgrund von Bildern der einzelnen Stücke. Das System nimmt eine grosse Zahl von korrekt oder fehlerhaft produzierten Fertigungsstücken auf und erwirbt so die Fähigkeit, fehlerhafte Stücke selbständig zu erkennen.
Als Einstieg bieten sowohl Fachhochschulen als auch Universitäten ein Certificate of Advanced Studies in Machine Learning an. Ein solcher Kurs dauert ein Semester und kann berufsbegleitend absolviert werden. Je nach Institut werden verschiedene Schwerpunkte gesetzt und unterschiedliche Voraussetzungen angenommen. In Artificial Intelligence und Machine Learning können Sie auch ein vollständiges Studium mit einen Bachelorabschluss absolvieren.
Haben Sie bereits einen Bachelorabschluss in einem technischen Gebiet und suchen Sie nach einem Studium als Zusatzqualifikation in Machine Learning, bietet sich ein darauf aufbauender Masterabschluss an. Das Studium dauert drei Semester und wird in Zusammenarbeit mit Partnerunternehmen durchgeführt. Es ist also nicht nur möglich, sondern sogar erforderlich, einen solchen Studiengang berufsbegleitend zu absolvieren. Ein MSc-Abschluss dieses Typs bietet Ihnen eine solide Grundlage in Theorie und Praxis. An den verschiedensten Fachhochschulen, Universitäten und technischen Hochschulen werden Informatikstudiengänge für Bachelor-, Master- und Doktoratsabschlüsse angeboten. Machine Learning kann in vielen dieser Studiengänge als Spezialisierungs- und Vertiefungsrichtung gewählt werden. Master- und Doktorarbeiten können mit entsprechenden Betreuern natürlich auch im Bereich des Machine Learning verfasst werden. Auch gibt es Weiterbildungen, die sich grundsätzlich mit Machine Learning beschäftigen.
Ein Grundverständnis für die Zusammenhänge und die Denkweise im Machine Learning ist bereits heute in vielen Bereichen erforderlich und in den meisten Branchen zumindest von Vorteil. In Zukunft wird diese Notwendigkeit noch weiter zunehmen. Eine Weiterbildung in Machine Learning ist also nicht nur für technisches Personal selbst, sondern besonders auch für Entscheidungsträger von grossem Vorteil. Mit den technischen Details werden sich alle im weitesten Sinn in der Informationsverarbeitung Tätigen befassen müssen. Machine Learning bedeutet ein neues Paradigma, das in der Projektierung und Umsetzung von Softwareprojekten eine immer grössere Rolle spielen wird. Um sich eine Vorstellung davon zu machen, brauchen Sie nur die bereits heute im Einsatz befindlichen Anwendungen von Machine Learning zu betrachten. Zu den häufigsten gehören die Erkennung von Bildern und Sprache. Bilderkennung findet Anwendungen in so verschiedenen Bereichen wie der Überwachung und Qualitätskontrolle der Produktion und der Diagnose von Hautkrankheiten. Machine Learning kommt auch zur Erkennung, Verarbeitung und Synthese von Sprache zum Einsatz. Sie werden sicher schon von intelligenten Assistenten wie Alexa oder Siri gehört haben. Im geschäftlichen Bereich findet diese Technologie Anwendungen in Chatbots, die mit Ihren Kunden direkt interagieren können und Supportmitarbeiter von Routineaufgaben entlasten.
Ganz allgemein findet Machine Learning überall dort Anwendung, wo Strukturen in grossen Datenmengen gefunden werden müssen. Beispiele dafür sind Risikoabschätzungen und Beurteilungen von Kreditwürdigkeit und Personalbewerbungen.
Für Machine Learning ist im Allgemeinen eine hohe Rechenleistung nötig. Die technische Umsetzung erfordert also leistungsfähige Hardware wie zum Beispiel Grafikprozessoren. Oft kommen auch Lösungen in der Cloud aus diesem Grund zum Einsatz, deren Betreiber Ihnen als Kunde ein API zur Verfügung stellen. Das Fachgebiet Machine Learning hat enge Verbindungen zu Gebieten wie Statistik, lineare Regression und neuronale Netze. Ein detailliertes Verständnis dieser Fachgebiete ist für Details der Implementierung erforderlich, nicht aber für die Anwendung und auch nicht für die Einschätzung der Einsatzmöglichkeiten von Machine Learning.
