Data Science in einfachen Begriffen

Quelle: AIN.UA

Was ist Data Science?

Data Science erforscht Methoden der Datenanalyse und Wege, wertvolle Informationen (Wissen) daraus zu gewinnen. Sie ist eng mit den Fachrichtungen des Maschinellen Lernens und der Kognitionswissenschaften (Wissenschaften über das Denken) sowie den Technologien der Verarbeitung von Big Data verwandt.

Vom Beginn der massiven Technologieverbreitung an haben die Menschen riesige Datenmengen erzeugt. Der Datenumfang ist dermaßen groß, dass die Menschen nicht in der Lage sind, diese Daten zu visualisieren und zu verarbeiten. Informationen über unsere Anrufe und Bewegungen, unsere Tätigkeiten online, Einkaufsvorlieben, anthropogene Landschaftsveränderungen, klimatische Prozesse und viele andere Dinge sind Beispiele für Big Data. Richtig verarbeitet kann Big Data eine Quelle sehr wertvoller Informationen darstellen.

Früher war es so, dass Computer durch die Programmierung neue Fähigkeiten erlangen konnten. Das heißt, die Menschen haben Arbeitsalgorithmen für die Maschinen geschaffen, die die Maschinen verstehen konnten und dadurch vorhersehbare Ziele erreicht wurden. Die Tendenz hat sich geändert, sodass dieser Ansatz veraltet wirkt.

Die Arbeit mit Big Data erfordert einen anderen Ansatz, und Working with Maschinelles Lernen kommt uns sehr gelegen. Bei diesem Ansatz geben die Menschen die Daten in die Maschinen ein und treten zur Seite. Dies bedeutet, dass die Ergebnisse eines solchen Algorithmus in Aktion nicht von Menschen bestimmt werden. Die Menschen geben die Art und Weise vor, wie eine Maschine zu lernen hat, aber die Maschine lernt dann alleine, formuliert Schlussfolgerungen und analysiert Informationen. Es ähnelt menschlichem Lernen. Maschinelles Lernen betrifft nicht nur die Künstliche Intelligenz. Diese Fachrichtung umfasst Algorithmen für die Genforschung und die Evolutionsforschung sowie viel einfachere Aufgaben, die sich beispielsweise mit der Clusteranalyse beschäftigen.

Was die Kognitionswissenschaften angeht, so handelt es sich hierbei um eine multidisziplinäre Forschung, die sich mit den Mechanismen der Kognition und des Denkens befasst. Die Ergebnisse der kognitionswissenschaftlichen Studien werden zur Grundlage für die Entwicklung verschiedener Ansätze zur Künstlichen Intelligenz.

Was haben neuronale Netze damit zu tun?

Neuronale Netze sind selbstlernende Netze (z.B. die Technologie des Maschinellen Lernens), die nach dem Bild und dem Ebenbild eines menschlichen Gehirns entstehen. Solche Netze nutzen Big Data als Material, anhand dessen sie lernen. Mit anderen Worten: Neuronale Netze sind das fortschrittlichste Produkt der Data Science, das die Menschheit derzeit hat.

Neuronale Netze versuchen, einige strukturelle Prinzipien der neuronalen Netze eines menschlichen Gehirns zu replizieren, daher der Name. Die neuronalen Netze sind nicht in der Lage, das menschliche Gehirn vollständig zu kopieren, da sie noch nicht leistungsstark genug sind. Laut Maksym Orlovskyi, Mentor bei Cloud Business City, dem ersten virtuellen Business Center in der Cloud, das Data-Science-Projekte entwickelt, wird es noch etwa 30 bis 50 Jahre dauern, bis die neuronalen Netze es mit einem menschlichen Gehirn aufnehmen können.

Es gibt zwei Arten von Künstlicher Intelligenz, nämlich die allgemeine Intelligenz (der menschlichen Intelligenz ähnlich) und spezialisierte Formen der Intelligenz. Demnach können neuronale Netze allgemeinen und spezialisierten Typs sein.

Die spezialisierten Typen sind in der Lage, bestimmte Aufgaben oft viel effizienter als ein Mensch zu lösen. Es ist die Art der neuronalen Netze, die schnell populär wird und auf dem aktuellen Stand der technologischen Entwicklung als wertvoll erachtet wird.

Die Idee der neuronalen Netze ist nicht ganz neu. Die Technologie, die Strukturansätze und die Schlüsselalgorithmen für das Lernen wurden in den 1950er und 1960er Jahren entwickelt. Dennoch sind die Schlüsselfaktoren erst in den letzten Jahren zusammengekommen, sodass Künstliche Intelligenz sich den qualitativen Vorsprung in Bezug auf die Rechnerleistung, die vorhandenen Big-Data-Sätze und die Gründlichkeit der durchzuführenden Frameworks sichern konnte.

Neuronale Netze können heutzutage fast überall angewandt werden. In den Rechtswissenschaften können sie z.B. für die Suche nach Präzedenzfällen verwendet werden (was im Justizsystem der USA besonders wichtig ist). Im Bereich der Finanztechnologien – um Transaktionen zu analysieren, Loyalitätsprogramme zu unterstützen, Kundenbindung zu verfolgen etc. In der Logistik – um den Bedarf für bestimmte Waren vorherzusagen. Bei der medizinischen Behandlung können neuronale Netze durch die Verarbeitung von riesigen Datenmengen auf unerwartete Faktoren stoßen, die Einfluss auf die Gesundheit der Patienten nehmen, sodass präzise Diagnostik auch in den schwierigsten medizinischen Fällen möglich ist.

Neuronale Netze werden auch bei kreativen Aktivitäten eingesetzt. Doch die bekannten Bildfilter sind lediglich ein Nebenprodukt, das aus dem Wunsch der Entwickler heraus entstanden ist, die Prinzipien des Lernalgorithmus der neuronalen Netze herauszufinden. Es ist beim Massenpublikum beliebt geworden. Viel weniger bekannt ist jedoch die erfolgreiche Anwendung der neuronalen Netze in der Übersetzungspraxis sowie der Datenerkennung und -verarbeitung. Inzwischen können diese Technologien durchs Hinzufügen der entsprechenden Funktionen über API in Projekten genutzt werden – führende Unternehmen in der Technologiebranche bieten diese Möglichkeit an.

Neuronale Netze sind bereits in der Lage, wie bekannte Künstler zu malen, wie das “New Rembrandt”-Projekt nachgewiesen hat, das mit der Unterstützung von Microsoft umgesetzt wurde. Aber die Frage, wann neuronale Netze in der Lage sein werden, Kunstwerke von alleine zu schaffen, muss noch beantwortet werden. Dies kann Wirklichkeit werden, wenn die Macht der KI die Fähigkeiten des menschlichen Intellekts überbieten wird.

Neue Berufe und alte Berufe

In den neuen Tätigkeitsfeldern entstehen neue Berufe. Datenwissenschaftler, die Spezialisten für die Arbeit mit Daten, und Experten für Maschinelles Lernen sind die begehrtesten Fachkräfte in der Zukunft. Es sind keine Programmierer oder Entwickler. Es sind brillante Mathematiker mit der überragenden Analysefähigkeit und Ausdauer, weil die Chancen, die ideale Formel für Maschinelles Lernen beim ersten Versuch zu finden, gleich Null sind. Sie müssen in der Lage sein, den richtigen Algorithmus unter all den bestehenden zu finden, um die Projektanforderungen am besten zu treffen, und wenn etwas schief geht, müssen sie in der Lage sein, zu verstehen, was los ist.

Datenwissenschaftler müssen verstehen, in welcher Form ein Datensatz in einen Computer importiert werden soll, damit er ihn zu verarbeiten vermag. Ihre Hauptaufgabe ist, diese Daten so zur Verfügung zu stellen. Die Spezialisten für Maschinelles Lernen helfen den Datenwissenschaftlern bei der Architekturauswahl und bei den Lernalgorithmen für die Arbeit mit einem Datensatz.

Die Giganten der IT-Branche haben freien Zugang zu ihren Frameworks gewährt, wodurch Tausende von Codezeilen unnötig geschrieben wurden. Diese Frameworks gestatten jedem, der Grundkenntnisse in Programmiersprachen mitbringt, neuronale Netze zu schaffen. So enthält z.B. die Microsoft Azure Cloud alle für die Arbeit mit Künstlicher Intelligenz notwendigen Instrumente, und man braucht keine leistungsfähige Hardware und teure Software zu kaufen, um mit Künstlicher Intelligenz im Start-up anzufangen. Alle Instrumente sind als “Produkt als Service” erhältlich, man muss sie nur in der Cloud aktivieren.

Warum ist Data Science wichtig?

Mit Hilfe von Data Science und den Technologien der Künstlichen Intelligenz erfahren wir mehr über die Vorlieben der Menschen (durch das Sammeln und Analysieren der Daten), nähern uns ihnen durch personalisierte Schnittstellen (z.B. durch die Auswahl der Angebote auf der Grundlage dessen, was für einen Benutzer interessant war, und die Zusendung personalisierter E-Mails) etc.

Die Möglichkeit, mit Daten zu arbeiten, ist in der IT-Industrie mit einem riesigen Quantensprung vergleichbar, da ein neues Start-up ohne den Einsatz dieser Technologie unvorstellbar ist. Data Science zu verwerfen, wäre so, als würde man inmitten der Auto-Ära immer noch Pferde für Transporte einsetzen. Darüber hinaus impliziert “IT-Start-up” als Begriff die Innovation.

Die Automatisierung und neue Personalisierungswege fördern zunehmend Grenzlagen im Business-Bereich. Wenn Sie von den Technologien keinen Gebrauch machen, werden die Konkurrenten, die es tun, Sie hinter sich lassen und Sie werden Ihr Geschäft verlieren.

Wann wird die KI uns also töten?

Momentan können wir sagen, dass es nicht in absehbarer Zeit geschehen wird. Theoretisch kann nur die allgemeine Künstliche Intelligenz die Macht besitzen, die menschliche Intelligenz zu ersetzen. Aber die Künstliche Intelligenz wurde noch nicht entwickelt.

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