Interview 22.05.2017, 10:09 Uhr

Zukunft der IT: Machine Learning in der Cloud

Die Cloud macht maschinelles Lernen jeder Art von Unternehmen zugänglich. Telecom Handel sprach mit der AI-Expertin Jennifer Marsman von Microsoft über das Thema.
(Quelle: vexworldwide / Shutterstock.com)
Jennifer Marsman, Principal Software Development Engineer bei Microsoft
Quelle: Microsoft
Jennifer Marsman ist eine der Top 100 einflussreichsten Expertinnen zum Thema Künstliche Intelligenz und Machine Learning – und Keynote-Sprecherin der Next IT Con, die am 27. Juni 2017 auf dem Messegelände in Nürnberg stattfindet. Im Interview mit Telecom Handel spricht sie über das Potenzial, das aus der Verbindung von Cloud und Machine Learning entsteht, und darüber, was von Microsoft auf diesem Gebiet in nächster Zeit zu erwarten ist.
Telecom Handel: Die Verbindung zwischen Cloud und Machine Learning wird gerade als besonders vielversprechend diskutiert. Wie kann Machine Learning Cloud-Anwendungen intelligenter machen?
Jennifer Marsman: Künstliche Intelligenz oder Machine Learning erfordert viele Daten und viele Unternehmen speichern riesige Datenmengen in der Cloud. Machine Learning hilft ihnen, diese Daten zu verstehen. Beispielsweise kann Machine Learning Muster in historischen Daten entdecken, auf deren Basis wir dann Vorhersagen über die Zukunft machen können.
Wann lohnt sich cloudbasiertes Machine Learning für Unternehmen?
Marsman: Geräte, Web-Services und jede verbundene „Sache“ aus dem Internet of Things erzeugen unglaubliche Datenmengen. Früher haben wir diese Daten analysiert, um die Gegenwart und die Vergangenheit zu verstehen. Maschine Learning liefert die Begründung für diese Daten und so sind wir in der Lage, die Ergebnisse der Zukunft vorherzusagen und Muster aufzudecken – was zu neuen Erkenntnissen führen kann. Früher war Machine Learning auf Unternehmen beschränkt, die sich Datenwissenschaftler und große Investi­tionen in Infrastrukturen leisten konnten. Machine Learning in der Cloud verändert das Spiel, indem es die Macht des maschinellen Lernens für jedermann zugänglich macht – und zwar ganz einfach über den Browser.
Was sind die größten Herausforderungen für die Umsetzung von cloudbasiertem Machine Learning?
Marsman: Die größte Herausforderung besteht darin, Systeme zu implementieren, die Echtzeit-Antworten benötigen. Sehen Sie sich zum Beispiel ein selbstfahrendes Auto an: Wenn es die Cloud anfragt, um jedes einzelne Bild zu analysieren, das es empfängt, entsteht jedes Mal eine leichte Verzögerung (Netzwerklatenz), und Netzwerke können zusammenbrechen. Mit einem Gerät an Bord des Autos macht das viel mehr Sinn.
Wenn es allerdings darum geht, Car-Modelle zu trainieren und zwar auf Basis der riesigen Datenmengen, die erst einmal gesammelt werden müssen, damit das Auto seine Umgebung versteht, ist die Cloud eine gute Wahl. Denn in der Cloud können riesige Mengen an Fahrzeugdaten gespeichert und über verschiedene Fahrzeuge hinweg aggregiert werden. Außerdem erlaubt es die Cloud, Rechenaufgaben parallel durchzuführen und Kapazitäten zu verteilen.
Next IT Con
Jennifer Marsman ist Keynote-Sprecherin auf der Next IT Con. Die Konferenz zur Zukunft der IT bringt am 27. Juni 2017 in Nürnberg ICT-Entscheider aus dem Mittelstand, Systemhaus-Chefs und Integratoren mit Experten der Industrie und der Entwicklerszene zusammen. Während der Konferenz erwarten die Teilnehmer aktuelle praxisbezogene Vorträge über Trend-Themen der ICT-Welt und Einblicke in die Innovationen von morgen – von Künstlicher Intelligenz bis Virtual Reality, Industrie 4.0 bis Internet der Dinge.

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Jennifer Marsman ist Keynote-Sprecherin auf der Next IT Con. Die Konferenz zur Zukunft der IT bringt am 27. Juni 2017 in Nürnberg ICT-Entscheider aus dem Mittelstand, Systemhaus-Chefs und Integratoren mit Experten der Industrie und der Entwicklerszene zusammen. Während der Konferenz erwarten die Teilnehmer aktuelle praxisbezogene Vorträge über Trend-Themen der ICT-Welt und Einblicke in die Innovationen von morgen – von Künstlicher Intelligenz bis Virtual Reality, Industrie 4.0 bis Internet der Dinge.

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