Die Anwendung von maschinellem Lernen wird in verschiedenen Branchen immer beliebter und hat zu technologischen Fortschritten geführt, die vor einigen Jahren undenkbar gewesen wären. Maschinelles Lernen ermöglicht durch Breakthrough-Innovationen, wie beispielsweise Vorhersagemaschinen und Online-TV-Live-Streaming, eine Unterstützung unserer modernen Lebensstile. Es handelt sich dabei um eine Reihe von Techniken und Tools, die es Computern ermöglichen, selbständig zu lernen und sich anzupassen, ohne explizit programmiert zu werden, um eine bestimmte Aktion auszuführen. Anwendungen von maschinellem Lernen reichen von Spamfiltern in E-Mails bis hin zu Produktempfehlungen in E-Commerce-Websites.
Diverse Anwendungen von maschinellem Lernen sind weit verbreitet und reichen von der automatischen Filterung von Spams in E-Mails bis hin zur Gesichtserkennung in digitalen Bildern. So werden beispielsweise soziale Medienplattformen genutzt, um Funktionen zu optimieren und Facebook schlägt auf Grundlage von Aktivitäten und Interaktionen potenzielle Freunde vor. Zudem werden Produkte basierend auf dem Verhalten von Nutzern empfohlen. Ein weiteres Beispiel sind Anwendungen im Gesundheitswesen, die präventive Maßnahmen wie die Vorhersage von Herzinsuffizienzen ermöglichen.
Des Weiteren werden Techniken des maschinellen Lernens verwendet, um verschiedene Aufgaben im Banking-Sektor zu automatisieren, die Effizienz im Gesundheitswesen zu erhöhen und sogar beim Schutz von marinen Tierarten zu helfen. Unüberwachten Lernanwendungen helfen dabei, Muster in Daten zu identifizieren, während Bestärkungslernen in verschiedenen Branchen, wie der Finanzbranche oder der Robotik, eingesetzt wird. Algorithmen für maschinelles Lernen werden auch im algorithmischen Handel eingesetzt, um durch die Analyse von Daten automatische Anlageentscheidungen zu treffen.
Insgesamt zeigt sich, dass die Anwendung von maschinellem Lernen in verschiedenen Bereichen immer weiter voranschreitet. Um den wachsenden Anforderungen gerecht zu werden, ist es wichtig, Fachkräfte mit umfassendem Wissen in diesen Technologien zu haben. Programme wie das Post Graduate Program in AI & ML von Caltech in Zusammenarbeit mit IBM bieten die Möglichkeit, Expertise in der Branche aufzubauen und eine Karriere in den aufstrebenden Feldern von KI, maschinellem Lernen und tieferem Lernen voranzutreiben.