Zusammenfassung
Daten – ob small, big oder smart – bringen per se keinen Mehrwert. Erst Algorithmen, seien es einfach vordefinierte Mechanismen oder selbstlernende Systeme, können aus den Daten Werte schaffen. Im Gegensatz zu Big Data haben also Algorithmen einen echten Wert. Dynamische Algorithmen stehen im Mittelpunkt des zukünftigen digitalen Geschäfts. Algorithmen werden also zur Auswertung von in starkem Maße zunehmenden Datenmengen immer wichtiger. Dieses Kapitel widmet sich der „Macht“ und zunehmenden Bedeutung und Relevanz von Algorithmen, unternimmt einen Definitionsversuch, untersucht Erfolgsfaktoren und Treiber von AI und wirft weiterhin einen Blick auf die historische Entwicklung der Künstlichen Intelligenz von den ersten Arbeiten bis heute. Abschließend werden die wesentlichen Methoden und Technologien für das AI Business Framework vorgestellt und erklärt.
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Notes
- 1.
Der in den letzten Jahren am meisten verwendete Webserver weltweit.
- 2.
Ein auf dem von Google entwickelten MapReduce-Algorithmus basierendes Framework für verteilte Systeme.
- 3.
Eine in-memory-Erweiterung für Hadoop, die hauptsächlich zur Anwendung von Machine Learning entwickelt wurde.
- 4.
Auf Facebook werden jede Minute 510.000 Kommentare gepostet, 293.000 Statusupdates durchgeführt und 136.000 Fotos hochgeladen, während bei Google mehr als 3,5 Mio. Suchanfragen eingehen.
- 5.
FLOPS sind „Floating Point Operations per Second“, deutsch: Gleitkomma-Operationen pro Sekunde. Ein Gigaflops (GFLOPS) bedeutet eine Milliarde Rechenoperationen pro Sekunde.
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Gentsch, P. (2018). Algorithmik und Artificial Intelligence. In: Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-19147-4_3
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