Kommentar von Constantin Gonzalez, Amazon Web Services Maschinelles Lernen – AWS bietet Führungskräften kostenlose digitale Schulungen an

Autor / Redakteur: Constantin Gonzalez / Nico Litzel

Im vergangenen Jahr hat sich Amazon verpflichtet, bis 2025 die Technikkompetenzen von weltweit 29 Millionen Menschen mit kostenlosen Cloud-Computing-Schulungen zu verbessern. Die neue Serie „Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers“ ist ein weiterer Schritt in diese Richtung.

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Der Autor: Constantin Gonzalez ist Principal Solutions Architect bei AWS
Der Autor: Constantin Gonzalez ist Principal Solutions Architect bei AWS
(Bild: AWS)

Mit den „Grundlagen des maschinellen Lernens für geschäftliche und technische Entscheidungsträger“ bietet AWS Training and Certification eine Serie an, die aus drei kostenlosen digitalen On-demand-Schulungen besteht. Die 30-minütigen Kurse vermitteln Geschäftsführern und technischen Entscheidern das Basiswissen in Machine Learning (ML), das sie für die Entwicklung ihrer ML-Strategien benötigen. Enthalten sind reale Beispiele, die Amazon in mehr als 20 Jahren bei der Skalierung von ML im eigenen Unternehmen erlebt hat. Hinzu kommen Erfahrungen, die das Unternehmen mit zahlreichen erfolgreichen Implementierungen bei seinen Kunden gemacht hat. Nach Abschluss der drei Kurse sind die Teilnehmer in der Lage, den ML-Status ihres Unternehmens zu bewerten, die Geschäftsbereiche zu identifizieren, auf die ML einen wesentlichen Einfluss haben kann, sowie entsprechende Schritte einzuleiten.

Die Inhalte der Schulungen im Überblick:

  • Machine Learning: The Art of the Possible“ ist der erste Kurs der Serie. KIar verständlich und anhand von konkreten Beispielen lernen Führungskräften, die Grundlagen von ML, häufige Anwendungsfälle und mögliche Herausforderungen zu verstehen.
  • Im zweiten Kurs, „Planning a Machine Learning Project“, erfahren Manager, wie sie ihr Unternehmen bei der Planung eines ML-Projekts unterstützen können. Behandelt werden wichtige Themen wie Data Readiness, Projektzeitpläne und Implementierung. Teilnehmer lernen zu beurteilen, ob ML die richtige Lösung für bestimmte Ziele ist und erhalten Antworten auf Fragen zur Implementierung.
  • Der dritte Kurs, „Building a Machine Learning Ready Organization”, bereitet auf die erfolgreiche Implementierung der ML-Technologie vor. Das reicht von der Bewertung der Datenstrategie über Fragen zur Unternehmenskultur bis hin zum Start eines ML-Pilotprojekts.

Kostenlose ML-Schulungen für alle

ML hat das Potenzial, fast jede Branche zu verändern. Den meisten Unternehmen fällt es jedoch schwer, die Technologie in großem Umfang einzuführen und zu implementieren. Eine aktuelle Studie von Gartner zeigt, dass es nur 53 Prozent der ML-Projekte vom Prototyp bis zur Produktion schaffen. Am häufigsten sind hierfür geschäftliche und kulturelle Hindernisse der Grund. Zum Beispiel haben die Verantwortlichen oft Probleme, die richtigen Anwendungsfälle zu identifizieren, aus denen sich der Einstieg in ML ergibt. Erschwerend kommt der Mangel an qualifizierten Fachkräften hinzu, die ein Unternehmen für solche Projekte benötigt. So belegt eine weitere Gartner-Studie, dass fehlende Qualifikationen die größte Herausforderung beziehungsweise das größte Hindernis bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) und ML darstellen.

Eine entscheidende Rolle spielen bei der Bewältigung der genannten ML-Herausforderungen die Führungskräfte. Denn sie können eine Innovationskultur und das kontinuierliche Lernen in ihren Unternehmen vorantreiben. Allerdings fehlen ihnen häufig die Ressourcen, um eigene ML-Kompetenzen aufzubauen und entsprechende Anwendungsfälle zu entwickeln.

Mit dem neuen Kursangebot „Grundlagen des maschinellen Lernens für geschäftliche und technische Entscheidungsträger“ steht ein Teil des Machine-Learning-Embark-Programms von AWS weltweit als kostenlose, digitale Schulung zum Selbststudium zur Verfügung. Damit werden Führungskräfte und Technologieexperten exklusiv und praxisnah zusammengebracht, um Geschäftsprobleme mit ML in einer ganzheitlichen Lernerfahrung zu lösen.

Das „AWS Machine Learning Embark“-Programm hat bereits vielen Unternehmen geholfen, ihr ML-Wissen auszubauen und von der Technologie zu profitieren. Ein gutes Beispiel dafür ist das Met Office, der nationale Wetterdienst von Großbritannien. Er entwickelt kundenspezifische Wettervorhersage- und Klimaprojektionsmodelle auf Basis umfangreicher Datensätze, die ständig aktualisiert werden. Die Herausforderung bestand in der Entwicklung eines ML-gestützten Ansatzes, mit dem sich untersuchen lässt, wie sich die Biosphäre der Erde als Reaktion auf den Klimawandel verändern kann.

Um neue Lösungsansätze zu finden, begründete das Met Office über das „AWS Machine Learning Embark“-Programm eine Partnerschaft mit dem Amazon ML Solutions Lab. „Die Zusammenarbeit mit den Kollegen des AWS ML Solutions Lab war großartig“, sagt Professor Albert Klein-Tank, Leiter des Hadley Centre for Climate Science and Services beim Met Office. „AWS hat seine technische Kompetenz und seine Erfahrungen in das Projekt eingebracht. Auf dieser Basis konnten wir ein komplexes Kategorisierungsproblem untersuchen und einen besseren Einblick in die Auswirkungen des Klimawandels auf die Biosphäre der Erde gewinnen. Unsere Klimamodelle generieren riesige Datenmengen. Die Fähigkeit, daraus einen Mehrwert zu ziehen, ist für die Beratung unserer staatlichen und kommerziellen Interessengruppen unerlässlich. Durch die Anwendung von ML-Technologie in den Forschungsprojekten konnten wir die entsprechenden Kompetenzen im gesamten Met Office weiter ausbauen.“

Neben dem Zugang zu bestimmten ML-Embark-Inhalten für Teilnehmer des neuen ML-Kursangebots für Führungskräfte erhalten wichtige strategische AWS-Partner zudem Zugriff auf das komplette ML-Embark-Programm.

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