Schlüsselkriterium für KI, ML und Deep Learning Ohne effiziente und dynamische Datenbanken geht es nicht

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Einer der wichtigsten Faktoren bei Machine-Learning-Projekten ist die Qualität des Datenbank-Management-Systems eines Unternehmens. Und da künstliche Intelligenz (KI) immer komplexer wird, ist der Zugang zu geeigneten Daten ein Schlüsselelement für den Erfolg. Bei Deep Learning entscheiden sich viele zukunftsorientierte Unternehmen daher für ein Upgrade auf robustere und effizientere Datenbanken.

Das „Deep“ in Deep Learning bezieht sich auf die Schichtentiefe in einem neuronalen Netzwerk. Ein neuronales Netzwerk, das aus mehr als drei Schichten besteht – einschließlich des Inputs und des Outputs – kann als Deep Learning-Algorithmus betrachtet werden.

Technologieunternehmen stehen kurz davor, Deep Learning zu entwickeln, das die Art und Weise imitiert, wie sich Menschen bestimmte Arten von Wissen aneignen. Deep Learning ahmt die Entscheidungsprozesse des menschlichen Gehirns nach, indem es eine Reihe von Berechnungen durchführt, um zu einer Schlussfolgerung zu gelangen, und hebt die KI damit auf eine ganz neue Ebene. Es hat das Potenzial, große Probleme der realen Welt zu lösen, von der Heilung von Krankheiten bis hin zur Vermeidung von Verkehrstoten. Zur Ausschöpfung dieses Potenzials müssen sich allerding Datenbanken weiterentwickeln, um den Anforderungen fortgeschrittener KI-Algorithmen gerecht zu werden.

Allgemein ausgedrückt ist Deep Learning eine Art des maschinellen Lernens, das darauf abzielt, die Art und Weise zu imitieren, wie Menschen bestimmte Arten von Wissen erlangen. Es dient als wichtiges Element der Data Science, zu der auch Statistik und prädiktive Modellierung gehören. Und obwohl Maschinen riesige Datenmengen verarbeiten, die das menschliche Gehirn bei Weitem übertreffen – was es ihnen ermöglicht, die Produktivität zu verbessern, die Kundenbindung zu erhöhen und den Umsatz zu steigern –, sind dennoch solide Überwachungsstrukturen erforderlich, um positive Ergebnisse zu gewährleisten.

Als kuriose historische Randbemerkung sei erwähnt, dass die ersten Computer-Vorläufer von einem Informatiker entwickelt wurden, der es leid war, ballistische Flugbahnen, also den Weg eines motorlosen Objekts, von Hand zu berechnen. Mehr als 70 Jahre später hat sich Deep Learning explosionsartig weiterentwickelt und wird immer häufiger eingesetzt. Dies ist vor allem auf die gestiegene Rechenleistung, die stark gesunkenen Kosten pro Leistungseinheit, die bessere Modellierung und die Verfügbarkeit von Daten zurückzuführen. Für Deep Learning sind jedoch enorme Datenmengen erforderlich, und zwar in allen Bereichen. Im Zuge der Weiterentwicklung der KI werden derzeit schätzungsweise täglich Quintillionen von Bytes an Daten erzeugt.

Beim Deep Learning wird im Wesentlichen aus früheren Beispielen gelernt und damit die Art und Weise nachgeahmt, wie Menschen bestimmte Arten von Wissen erwerben. Da Deep Learning Informationen auf ähnliche Weise verarbeitet, kann es für Dinge eingesetzt werden, die auch Menschen beherrschen, wie z.B. Autofahren zu lernen oder ein Tier auf einem Foto zu identifizieren. Obwohl KI riesige Datensätze viel schneller analysieren kann als ein Mensch – und Maschinen nicht unter Monotonie- oder Ermüdungserscheinungen leiden – müssen ausreichend Datenbanken vorhanden sein, um mit der komplexen Verarbeitung Schritt zu halten.

Die Entwicklung der KI der nächsten Generation zum Deep Learning erfordert optimierte, leistungsstarke Datenbanken mit unbegrenztem Durchsatz, skalierbare Verarbeitungsleistung und null Latenz. Durch die Integration von KI in diese optimierten Datenbanken können Algorithmen zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen verwendet werden, die wiederum andere Algorithmen ausführen können. Außerdem werden immer leistungsfähigere Datenbanken dazu beitragen, die Lücke zwischen aktuellen KI-Modellen und fortschrittlicheren und sich weiterentwickelnden Deep-Learning-Kapazitäten zu schließen.

Unternehmen in fast allen Branchen entdecken neue Möglichkeiten durch die Verbindung von KI und maschinellem Lernen, darunter Einzelhandel, Banken, Gesundheitswesen und das Gastgewerbe. Es entstehen ständig neue Möglichkeiten. Mit erweiterten Systemen können Unternehmen schnell eine große Menge an Daten sortieren, und Führungskräfte können daraus aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen. In der Tat ist es unumgänglich, Upgrades vorzunehmen, um die wachsende Nachfrage nach Datenbanken und KI-Infrastrukturen zu befriedigen – laut einer aktuellen Studie wird der weltweite Deep-Learning-Markt bis 2027 auf 44,3 Milliarden Dollar anwachsen.

Deep Learning hat in letzter Zeit aufgrund seines unglaublichen Erfolgs bei vielen komplexen datengesteuerten Anwendungen wie Bildklassifizierung und Spracherkennung massiv an Popularität gewonnen. Die Datenbank-Community arbeitet schon seit vielen Jahren an datengesteuerten Anwendungen und sollte eine führende Rolle bei der Unterstützung dieser neuen Welle spielen.

Die effektivste Lösung für moderne Unternehmen, die Deep Learning-Lösungen entwickeln, besteht in der Sicherstellung, dass ihre Strategien bei der Datenbankleistung und -effizienz ansetzen. Vollständig optimierte Datenbanken sind der einzige Weg, um die Deep Learning-Anwendungen von morgen zu ermöglichen – Anwendungen, die in der Lage sind, sofort auf Daten zuzugreifen und diese zu verstehen, um ohne menschliches Zutun Schlussfolgerungen zu ziehen und Empfehlungen auszusprechen.

Fazit

Daten werden zunehmend zum wichtigsten Kapital eines Unternehmens – und der Welt. Um die Vision von Deep Learning wahr werden zu lassen und mit seiner Hilfe einige der größten Probleme der Menschheit zu lösen, von der Energieerzeugung bis zur Heilung von Krebs, müssen wir bei leistungsstärkeren und effizienteren Datenbanken ansetzen.

Über den Autor

Douglas McDowell ist VP Portfolio Management, Strategic Alliances and ProductOps bei SolarWinds.

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