Die Möglichkeiten intelligenter mobiler Anwendungen

Deep Learning in Mobile Apps
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Deep Learning oder Tiefes Lernen gehört zu den Buzzwords der Stunde. Doch warum ist das so? Prof. Dr. Björn Schuller von der Universität Passau gab in der Keynote „Tiefes Lernen und die breiten Möglichkeiten intelligenter mobiler Anwendungen“ die Antwort: Deep Learning erzielt Bestresultate bspw. im Bereich Bildverarbeitung, Sprachverstehen und Handschriftenerkennung. Bekannte Beispiele für intelligente Maschinenprogramme sind etwa IBM Watson oder AlphaGo.

Solche Verfahren benötigen große Datenmengen und Rechenressourcen für das Lernen, können aber nach dem initialen Training auch im mobilen Bereich in Echtzeit eingesetzt werden. Im mobilen Bereich können die klassischen Implementierungen wie Musikerkennung (Shazam) oder Bilderkennung (z. B. Ampeln) genutzt werden.

Herausforderungen solcher intelligenten Anwendungen auf dem mobilen Endgerät sind vor allem die Batterieleistung sowie der Speicher und die Rechenleistung. Auch effiziente Algorithmen zum Nachlernen sowie der Datenschutz sind von Bedeutung. Für Entwickler im Mobile-Bereich liegt das Potenzial in der Sammlung der so entstehenden Daten. Hier bieten sich Apps an, die diese Daten sammeln und auswerten.

Neben einer oft dramatischen Leistungsverbesserung bestehender intelligenter Mobile-Applikationen eröffnen diese Fortschritte maschinellen Lernens auch eine Reihe neuartiger Anwendungen. Dazu zählen beispielsweise persönliche Assistenten und Messenger-Apps, die die Mensch-zu-Mensch- sowie die Mensch-zu-Maschine-Kommunikation verbessern wollen. Dadurch wird eine stärkere Personalisierung und ein Profiling möglich; auch das Health Monitoring kann so optimiert werden.

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Übrigens brauchen wir uns keine Sorgen über eine feindliche Übernahme durch Maschinen zu machen. Dafür unterscheiden wir uns doch immer noch zu stark – eine Maschine wird einen Menschen nicht ersetzen, zumindest nicht vollkommen.

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