NÜRTINGEN (hfwu). Immer größere werdende Datenmengen ermöglichen immer bessere Vorhersagen über das Verhalten von Menschen und die Zuverlässigkeit von Maschinen. Auf welchem Stand das maschinelles Lernen und die sogenannte prognostizierende Big Data-Analytik ist, zeigt ein Vortrag an der Hochschule für Wirtschaft und Umwelt (HfWU) in Nürtingen am 25. Oktober.
Wer eine Digitalkamera kauft, kauft meistens auch einen passenden Ersatz-Akku und eine passende Speicherkarte. Das weiß auch der Algorithmus von Amazon und schlägt entsprechende Folgekäufe vor. Solche automatischen Produktempfehlungen sind ein einfaches Anwendungsbeispiel, wie sich aus immer größeren Datenmengen (Big Data) Gewinne für Unternehmen und gegebenenfalls auch ein Mehrwert für die Gesellschaft generieren lassen. Ralf Klinkenberg gibt anhand weiterer Beispiele in seinem Vortrag an der HfWU eine kurze Einführung in maschinelles Lernen und Vorhersagende Analytik (Predictive Analytics). So werden auch Daten von und über Maschinen immer häufiger analysiert. Algorithmen lernen beispielsweise automatisch vorherzusagen, ob und wann eine Maschine ausfallen wird. So lässt sich der Ausfall gegebenenfalls mit einer rechtzeitigen Wartung vermeiden. In Zukunft wird maschinelles Lernen individuellere Behandlungen ermöglichen. Präventive Medizin könnte vor medizinisch kritischen Gesundheitssituationen warnen und ein individuell geeignetes Verhalten vorschlagen. Klinkenberg stellt in seinem Vortrag im Rahmen des Studium generale an der HfWU noch viele weitere Beispiele für Big Data-Analytik aus Industrie und Marketing vor. Klinkenberg ist Gründer und Forschungsleiter des Softwareanbieters RapidMiner (25. Oktober, HfWU Nürtingen, Sigmaringer Straße 25, 19.30 Uhr).