Die Kombination von Big Data und künstlicher Intelligenz eröffnet ganz neue Möglichkeiten, aus Daten wertvolle Informationen zu gewinnen. Nun gilt es Ernst: Der Einsatz im Unternehmen steht bevor

Liebhart, Daniel

German

ZHAW digitalcollection (Zurich Univ.  of Applied Sciences)

How deep is your data love?

ZHAW digitalcollection

 13 / 2018www.netzwoche.ch © netzmedien ag
61Wild Card
How deep is your data love? 
Die Euphorie in der Community ist gross: Die Kombination von Big Data und künstlicher Intelligenz eröffnet ganz neue 
 Möglichkeiten, aus Daten wertvolle Informationen zu gewinnen. Nun gilt es Ernst: Der Einsatz im Unternehmen steht bevor. 
Kirk Born, gemäss «Moz Social Score» einer der einfluss-
reichsten Big-Data-Experten weltweit, hat im Juli dieses 
Jahres die «Data 2.0 Strategy» als nächsten Schritt auf dem 
Weg zum «Data Driven Business» für Unternehmen aus-
gerufen. Die Überlegung ist einfach. Die aufwändige Kno-
chenarbeit, aus grossen Datenmengen entscheidungsre-
levante Informationen zu gewinnen, wird durch den Ein-
bezug moderner Verfahren der künstlichen Intelligenz 
automatisiert und damit stark vereinfacht. 
«Deep Learning» nennt sich das Fachgebiet oder hei-
ssen die Techniken, die dahinterstecken. Die Autoren des 
gleichnamigen Standardwerks, Ian Goodfellow, Yoshua 
Bengio und Aaron Courville, formulieren es so: «Deep 
Learning erlaubt es Computern, durch die Verarbeitung 
von Erfahrungen zu lernen und die Welt als eine Hie-
rarchie von Konzepten zu verstehen.» So, wie wir das auch 
tun.  
Ein Blick in die Tiefe
Die Basis von Deep Learning bilden neuronale Netzwerke. 
Traditionelle Ausprägungen dieser Netzwerke sind bereits 
in der Mitte des letzten Jahrhunderts vom amerikanischen 
Psychologen und Informatiker Frank Rosenblatt entwor-
fen worden. Sie bilden ein stark vereinfachtes Modell einer 
menschlichen Hirnzelle ab. Die Neuronen sind dabei über 
Synapsen verbunden und in Schichten strukturiert. Im 
einfachsten Fall eine Schicht für die Verarbeitung des In-
puts, eine für den Output und eine versteckte Schicht, die 
im weitesten Sinn als Speicherort eines Konzepts – eines 
Sachverhaltes oder auch eines Informationszusammen-
hangs – dient. Und sie können «trainiert» werden, was 
konkret nichts anderes als eine Einstellung der Leitfähig-
keit der Synapsen und des Verhaltens der Neuronen durch 
geeignete Beispielinformationen als Erfahrungswerte be-
deutet. Wissen wird dabei als Gesamtheit dieser Einstel-
lungen verstanden. 
Moderne neuronale Netzwerke sind umfangreicher 
und verfügen über mehr als drei Schichten und insbeson-
dere über mehrere Schichten zur Speicherung von Wissen. 
Das Wort «Deep» bezieht sich also auf die Anzahl der 
Schichten des neuronalen Netzes. Je mehr Schichten ein 
Netzwerk hat, desto ausgeprägter ist die Fähigkeit der 
Speicherung von Wissen als Hierarchie von Konzepten.
    
Möglichkeiten und Grenzen
Eine Vielzahl verschiedenster Arten von Deep-Learning-
Netzwerken sind heute bereits für den Praxiseinsatz ver-
fügbar. Beispielsweise Convolutional Neural Networks 
(CNNs) für die Bildanalyse, Recurrent Neural Nets (RNNs) 
für die Analyse von Zeitreihen oder General Adversarial 
Networks (GANs) mit Anwendungsgebieten wie beispiels-
weise der Erzeugung von 3-D-Darstellungen aus Frontal-
ansichten oder der Simulation zukünftiger Ereignisse. 
Die Entwicklung einer Data-2.0-Strategie in einem Un-
ternehmen gestaltet sich jedoch als andere als einfach. 
Das hat gemäss den Analysten von Forbes eine Reihe von 
strukturellen Gründen, wie beispielsweise der Tatsache, 
dass der Aufbau eines solchen Systems Erfahrung bezüg-
lich Ausprägung des einzusetzenden Netzes und Aufbe-
reitung geeigneter Trainings-Sets erfordert und dass die 
Interpretation der Outputs eines solchen Netzes alles an-
dere als trivial ist. Weitere Herausforderungen sind die 
notwendige Rechenpower und die Formulierung einer 
vernünftigen und tragbaren Data-2.0-Strategie.   
Artikel online
auf www.netzwoche.ch
Webcode DPF8_102907
Die Adaption einer Data-2.0-Strategie  
in einem Unternehmen gestaltet sich  
als andere als einfach.
Daniel Liebhart ist Dozent für Informatik an der ZHAW (Züricher Hochschule für Angewandte Wissenschaften),  
Experte für Enterprise-Architekturen und CTO Ambassador bei Swisscom. Er ist Autor und Coautor verschiedener Fachbücher.


 13 / 2018www.netzwoche.ch © netzmedien ag61Wild CardHow deep is your data love? Die Euphorie in der Community ist gross: Die Kombination von Big Data und künstlicher Intelligenz eröffnet ganz neue  Möglichkeiten, aus Daten wertvolle Informationen zu gewinnen. Nun gilt es Ernst: Der Einsatz im Unternehmen steht bevor. Kirk Born, gemäss «Moz Social Score» einer der einfluss-reichsten Big-Data-Experten weltweit, hat im Juli dieses Jahres die «Data 2.0 Strategy» als nächsten Schritt auf dem Weg zum «Data Driven Business» für Unternehmen aus-gerufen. Die Überlegung ist einfach. Die aufwändige Kno-chenarbeit, aus grossen Datenmengen entscheidungsre-levante Informationen zu gewinnen, wird durch den Ein-bezug moderner Verfahren der künstlichen Intelligenz automatisiert und damit stark vereinfacht. «Deep Learning» nennt sich das Fachgebiet oder hei-ssen die Techniken, die dahinterstecken. Die Autoren des gleichnamigen Standardwerks, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville, formulieren es so: «Deep Learning erlaubt es Computern, durch die Verarbeitung von Erfahrungen zu lernen und die Welt als eine Hie-rarchie von Konzepten zu verstehen.» So, wie wir das auch tun.  Ein Blick in die TiefeDie Basis von Deep Learning bilden neuronale Netzwerke. Traditionelle Ausprägungen dieser Netzwerke sind bereits in der Mitte des letzten Jahrhunderts vom amerikanischen Psychologen und Informatiker Frank Rosenblatt entwor-fen worden. Sie bilden ein stark vereinfachtes Modell einer menschlichen Hirnzelle ab. Die Neuronen sind dabei über Synapsen verbunden und in Schichten strukturiert. Im einfachsten Fall eine Schicht für die Verarbeitung des In-puts, eine für den Output und eine versteckte Schicht, die im weitesten Sinn als Speicherort eines Konzepts – eines Sachverhaltes oder auch eines Informationszusammen-hangs – dient. Und sie können «trainiert» werden, was konkret nichts anderes als eine Einstellung der Leitfähig-keit der Synapsen und des Verhaltens der Neuronen durch geeignete Beispielinformationen als Erfahrungswerte be-deutet. Wissen wird dabei als Gesamtheit dieser Einstel-lungen verstanden. Moderne neuronale Netzwerke sind umfangreicher und verfügen über mehr als drei Schichten und insbeson-dere über mehrere Schichten zur Speicherung von Wissen. Das Wort «Deep» bezieht sich also auf die Anzahl der Schichten des neuronalen Netzes. Je mehr Schichten ein Netzwerk hat, desto ausgeprägter ist die Fähigkeit der Speicherung von Wissen als Hierarchie von Konzepten.    Möglichkeiten und GrenzenEine Vielzahl verschiedenster Arten von Deep-Learning-Netzwerken sind heute bereits für den Praxiseinsatz ver-fügbar. Beispielsweise Convolutional Neural Networks (CNNs) für die Bildanalyse, Recurrent Neural Nets (RNNs) für die Analyse von Zeitreihen oder General Adversarial Networks (GANs) mit Anwendungsgebieten wie beispiels-weise der Erzeugung von 3-D-Darstellungen aus Frontal-ansichten oder der Simulation zukünftiger Ereignisse. Die Entwicklung einer Data-2.0-Strategie in einem Un-ternehmen gestaltet sich jedoch als andere als einfach. Das hat gemäss den Analysten von Forbes eine Reihe von strukturellen Gründen, wie beispielsweise der Tatsache, dass der Aufbau eines solchen Systems Erfahrung bezüg-lich Ausprägung des einzusetzenden Netzes und Aufbe-reitung geeigneter Trainings-Sets erfordert und dass die Interpretation der Outputs eines solchen Netzes alles an-dere als trivial ist. Weitere Herausforderungen sind die notwendige Rechenpower und die Formulierung einer vernünftigen und tragbaren Data-2.0-Strategie.   Artikel onlineauf www.netzwoche.chWebcode DPF8_102907Die Adaption einer Data-2.0-Strategie  in einem Unternehmen gestaltet sich  als andere als einfach.Daniel Liebhart ist Dozent für Informatik an der ZHAW (Züricher Hochschule für Angewandte Wissenschaften),  Experte für Enterprise-Architekturen und CTO Ambassador bei Swisscom. Er ist Autor und Coautor verschiedener Fachbücher.

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