Publisher's Synopsis
Bachelorarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,7, Hochschule Albstadt-Sigmaringen; Albstadt, Sprache: Deutsch, Abstract: Der Autor macht sich mit dieser Arbeit zur Aufgabe, dem Leser einen klaren Überblick über die Grundprinzipien von Machine Learning zu verschaffen. Der Fokus hierbei liegt bei den Potenzialen und Hürden von Machine Learning. Vorerst werden Grundbegriffe, die im Machine Learning häufig wiederzufinden sind, und die für das weitere Verständnis essenziell sind, genauer erläutert. Machine Learning wird unterteilt in verschiedene Arten des Lernens sowie Lernmodelle und anhand dieser Arten werden die Potenziale vorgestellt und analysiert. Ebenso werden vorhandene Hürden vorab vorgestellt, analysiert und bewertet. Der Einfluss von Machine Learning Anwendungen bzw. Technologien auf die Unternehmen wird mit Hilfe einer Marktanalyse durchleuchtet und angesichts dieser Erkenntnisse wird eine Prognose abgegeben. Zuerst werden dem Leser einige Begriffe erklärt, die mit der Thematik zu tun haben. Anschließend im nächsten Kapitel, wird dem Leser der Begriff "Machine Learning" genauer erläutert, damit man einen Grundbaustein für das Verständnis der weiteren Themen hat. Des Weiteren werden dem Leser mehrere Arten von ML vorgestellt und anschließend auch einige Modelle, die beim Machine Learning aktuell Anwendung finden bzw. auch in der Vergangenheit bereits genutzt wurden. Bei den Potenzialen wird hauptsächlich auf Deep Learning eingegangen, da diese Technologie die größte Aufmerksamkeit im Machine Learning auf sich zieht. Dabei haben die Begriffe Deep Learning im allgemeinen, Transfer-Lernen, One-Shot-Lernen je eine besondere Bedeutung. Im anschließenden Kapitel werden die Hürden vorgestellt, hierzu gibt es sowohl technische, gesellschaftliche als auch ethische Hürden. Auch diese Hürden wurden auf ihre Überwindbarkeit bewertet. Das letzte Kapitel ist die Marktanalyse von ML-Anwendungen, ob und inwiew
