Als IT-Headhunter verstehen wir die speziellen Anforderungen im IT-Bereich und finden für Sie die passenden Experten.
Die Erarbeitung einer nachhaltigen Systemarchitektur im Rahmen einer bestimmten Lösung oder eines bestimmten Kontextes kann als Solution Architektur oder auch Lösungsarchitektur verstanden werden. Dies kann die Beschreibung eines kompletten Systems, aber auch nur spezifischer Teile umfassen oder die Integration von Fremdsystemen einschließen. Der Solution Architekt bringt sein gesamtes Software-Know-how, sein vollumfängliches Verständnis für die Wünsche des Kunden und zusätzlich die Sicht des Endnutzers mit in den Designprozess ein. Er repräsentiert das Konzept sowohl nach innen als auch nach außen zu den Stakeholdern und kanalisiert die Energie und Ideen des Teams.
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Was erst einmal nach Robotern und Maschinen klingt, läuft vollständig im Computer ab – Systeme durchlaufen sukzessive verschiedene Lernvorgänge und können anschließend selbstständig die Lösungen für ihre Fragestellungen erarbeiten. Machine Learning ist die entscheidende Technologie der Artificial Intelligence, weshalb die beiden Begriffe oftmals als Synonym verwendet werden. Während Algorithmen als erster Bestandteil der Artificial Intelligence eine Abfolge einzelner Anweisungen ausführen, sind Machine-Learning-Systeme in der Lage, sich eigenständig weiterzuentwickeln. Wenn es um Big Data, also große, unstrukturierte Datensätze geht, sind sie damit in ihrer Effizienz dem Menschen weit überlegen. In vorhandenen Daten suchen sie nach wiederkehrenden Mustern, Kategorien und Gesetzmäßigkeiten, passen ihre Funktionsweise stetig neu an und werten die Daten mit anschließender Prognose auf Basis ihres Trainings und des Datensatzes aus.
Ein möglicher Anwendungsbereich sind Vorhersagen – durch eine aus dem Lernprozess mit den gegebenen Daten errechnete Kurve, bei der die quadratischen Abweichungen der einzelnen Werte zur Kurve minimal sind, kann zu jedem Wert der einen Variable der zugehörige Wert der zweiten Variable prognostiziert werden (Beispiel: Vorhersage von Bestellmengen im Supermarkt aufgrund verschiedener einfließender Faktoren). „Deep Learning“ ist die Bezeichnung der etwas komplexeren Variante des Machine Learnings, die näher an unserem intuitiven Verständnis von Intelligenz ist. Künstliche neuronale Netze werden nach Vorbild des menschlichen Gehirns abgebildet und darauf beruhend die oben beschriebenen Lernprozesse durchgeführt.
In Kombination mit Machine Learning und Deep Learning entstehen gigantische neue Möglichkeiten, um Daten und Ergebnisse für weitreichende infrastrukturelle, politische oder ökonomische Entscheidungen in jeglichem Anwendungsbereich produzieren und auswerten zu können. Um diese Prozesse überhaupt zu ermöglichen, brauchen die IT-Systeme Mitarbeiter, die die Datenmengen zur Verfügung stellen, ihnen während des Lernprozesses Feedback geben und das System im Abgleich-, Anpassungs-, Wiedererkennungs- und Lernprozess begleiten.
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