Versorgungsketten in Unternehmen verändern sich? So sagt es die breite Meinung, wenn man den Trend der digitalen Transformation verfolgt. Daten und Formate in computerlesbarer Kommunikationsform werden die primäre Herausforderung. Hierbei sind die Mengen an Daten, die digitale Lesbarkeit, die Speicherung und Datenverarbeitung ein Konvolut der Gesamtherausforderungen.

Zur Implementierung vom “Machine Learning” (ML) muss man zu Beginn dafür sorgen, dass die Systeme für das maschinelle Lernen alle nötigen Daten und Algorithmen erhalten. Big-Data-Systeme sind die Basis für maschinelles Lernen. Hierbei wird unterschieden zwischen “überwachtem Lernen”, “unüberwachtem Lernen”, teilweise überwachtem Lernen”, “bestärktem Lernen” und “aktivem Lernen”.

Künstliche Intelligenz (KI) beschreibt den Oberbegriff dieser Gesamtbetrachtung. Machine Learning (ML) ist ein wichtiger Unterpart der künstlichen Intelligenz. Bitte lesen Sie hierzu auch den folgenden AWS-Beitrag.