Machine Learning. Welche Potenziale und Hürden hat es?

Inhaltsverzeichnis

• Einleitung
• Forschungsfrage und Hypothese
• Vorgehensweise und Struktur
• Einführung in die Thematik – Begriffsdefinitionen
• Big Data
• Labeled Unlabeled Data
• Neuronale Netze
• Machine Learning
• Was ist Machine Learning? - Definition
• Wie funktioniert Machine Learning?
• Arten von Maschine Learning
• Überwachtes Lernen (Supervised Learning)
• Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)
• Teilüberwachtes Lernen (Semi-Supervised Learning)
• Bestärktes Lernen (Reinforcement Learning)
• Modelltypen - Klassifizierungsarten beim Machine Learning
• Lineare Klassifikation
• Lineare Regression
• Support Vector Machines (SVM)
• Decision Trees
• Multi-Layer Perceptrons
• Clustering - k-means Clustering
• Künstliches Neuronales Netzwerk
• Potenziale
• Effizientere Auswertung von visuellen Daten
• Deep Learning
• Echtzeitauswertung
• Online-Lernen
• Anpassungsfähigkeit und Flexibilität beim ML
• Transfer Lernen
• Machine Learning mit wenig Daten
• One-Shot-Lernen
• Bewertung der Potenziale
• Hürden
• Technische Hürden
• Qualität der Daten
• Mangelnde Fachkräfte
• Hackerangriffe
• Rechtliche Hürden
• Datenschutz
• Haftung
• Gesellschaftliche Hürden
• Akzeptanz und Nachvollziehbarkeit
• Bewertung der Hürden
• Marktanalyse
• Marktgröße
• Marktwachstum & Marktdynamik
• Marktpotenzial
• Fazit und Ausblick
• Beantwortung der Forschungsfrage mithilfe der bisherigen Erkenntnisse
• Überprüfung der Forschungshypothese mit den bisherigen Erkenntnissen
• Ausblick

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die Bachelorarbeit befasst sich mit den Potenzialen und Hürden des Machine Learning. Der Fokus liegt auf der Analyse der Möglichkeiten, die das Machine Learning bietet, sowie auf den Herausforderungen, die mit seiner Anwendung verbunden sind. Die Arbeit untersucht dabei die Funktionsweise von Machine Learning, seine verschiedenen Arten und Modelltypen und geht auf die Chancen und Risiken in verschiedenen Bereichen ein.

• Definition und Funktionsweise von Machine Learning
• Potenziale des Machine Learning in verschiedenen Bereichen
• Technische, rechtliche und gesellschaftliche Hürden des Machine Learning
• Marktanalyse und Entwicklung des Machine Learning-Marktes
• Bewertung der Erkenntnisse und Ausblick auf zukünftige Entwicklungen

Zusammenfassung der Kapitel

Die Einleitung stellt die Forschungsfrage und Hypothese der Arbeit vor und erläutert die Vorgehensweise und Struktur. Sie führt in die Thematik ein und definiert wichtige Begriffe wie Big Data, Labeled Unlabeled Data, Neuronale Netze und Machine Learning. Das zweite Kapitel erklärt, was Machine Learning ist, wie es funktioniert und erläutert die verschiedenen Arten von Machine Learning. Es werden außerdem die gängigsten Modelltypen und ihre Funktionsweise vorgestellt. Das dritte Kapitel beleuchtet die Potenziale des Machine Learning und geht auf die Chancen in Bereichen wie der effizienteren Auswertung von visuellen Daten, der Echtzeitauswertung, der Anpassungsfähigkeit und Flexibilität sowie dem Machine Learning mit wenig Daten ein. Das vierte Kapitel befasst sich mit den Hürden des Machine Learning und analysiert die technischen, rechtlichen und gesellschaftlichen Herausforderungen. Es werden Themen wie Datenqualität, Fachkräftemangel, Datenschutz, Haftung und Akzeptanz behandelt. Die Marktanalyse im fünften Kapitel beleuchtet die Marktgröße, das Marktwachstum und das Marktpotenzial des Machine Learning. Das Fazit fasst die wichtigsten Erkenntnisse zusammen und beantwortet die Forschungsfrage und überprüft die Forschungshypothese. Es bietet einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen im Bereich des Machine Learning.

Schlüsselwörter

Machine Learning, Künstliche Intelligenz, Deep Learning, Big Data, Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen, Modelltypen, Potenziale, Hürden, Datenschutz, Haftung, Marktanalyse, Marktwachstum, Marktpotenzial, Zukunftstrends.