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Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und Künstlicher Intelligenz? – mit Felix W., Panasonic
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Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und Künstlicher Intelligenz? Welche Ressourcen braucht man, um Machine Learning-Cases im Unternehmen zu etablieren? Worauf muss man generell achten? Und wie schwierig ist das Ganze? Darum geht es in der neuen Folge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS, in der Host Jonas Rashedi diesmal Felix Wick interviewt. Der ist Executive Data Scientist bei Panasonic, kommt aber eigentlich aus der Physik, hat eine Doktorarbeit über Teilchenphysik geschrieben und war dann bei einem Start up. Nun leitet er bei Panasonic Connect die Machine Learning-Forschung, wo er sich gerade mit Sprachmodellen und Robotics beschäftigt. Jonas hat letztens eine Folge mit Tim Wiegels gemacht, in der die beiden über den Unterschied zwischen Machine Learning und KI diskutiert haben. Da ist Felix natürlich der Richtige, um ihn mal auszuhorchen! Früher hätte man gesagt: Wenn ein Schachprogramm gegen den Schachweltmeister gewinnt, dann ist es intelligent. Heute bezeichnet man das nicht mehr als intelligent. Im Grunde erklärt Felix, dass Machine Learning ein Sub-Bereich von Künstlicher Intelligenz ist und aus ML auch KI entstehen kann. Dabei ist Machine Learning immer einfacher zu greifen, denn es ist ein Learning-Algorithmus, in den man Daten gibt und am Ende soll ein Algorithmus rauskommen. Felix erklärt das anhand eines Navigationsgeräts und auch anhand der menschlichen Intelligenz. Jonas stellt sich unwissend und fragt Felix, wann man denn nun welche Variante einsetzen sollte anhand eines eCommerce-Beispiels. Dann geht es um das Demand Forecasting, auch hier stellt Jonas an Felix wieder die Aufgabe, wie er das Demand Forecasting für einen Krawatten-Onlineshop angehen würde. Dadurch entsteht auch die Frage: Wer sind dafür die richtigen Hires? Wen braucht man im Data-Bereich? Felix ist sich sicher: Zunächst benötigt man Generalisten, und wenn man tiefer gehen oder skalieren will, dann sollten es Spezialisten sein. Der letzte Case ist dann das Replenishment, auch hier geht es darum, wen man braucht und wie Felix in so einem Fall vorgehen würde. Zum Schluss geht es noch um die größten Herausforderungen, die Felix in seiner Laufbahn so hatte und die beiden Data-Experten wagen einen Blick in die Zukunft und versuchen zu beurteilen, was mit Unternehmen passiert, die sich noch nicht mit Künstlicher Intelligenz auseinandergesetzt haben. Sie sind sich sicher: Das Einstiegslevel ist gerade nicht so hoch, das Problem besteht eher in der Datenhaltung.
MY DATA IS BETTER THAN YOURS ist ein Projekt von BETTER THAN YOURS, der Marke für richtig gute Podcasts.
Zum LinkedIn-Profil von Felix: https://www.linkedin.com/in/felix-wick-b730b379/
Zur Webseite von Panasonic: https://www.panasonic.com/de/
Zu allen wichtigen Links rund um Jonas und den Podcast: https://linktr.ee/jonas.rashedi
Zur Podcast Umfrage (Jede Woche wird ein Hoodie verlost!): https://listening.sslsurvey.de/Data-Podcast-Feedback
00:00:00 Intro und Begrüßung 00:01:06 Vorstellung Felix Wick 00:01:44 Machine Learning vs KI 00:07:32 Was im eCommerce einsetzen 00:09:37 Statistisches Lernen 00:12:23 Werdegang Felix Wick 00:19:27 Demand Forecasting 00:24:49 Die richtigen Data-Hires 00:28:06 Replenishment 00:33:10 Die größten Herausforderungen 00:34:43 Blick in die Zukunft 00:36:21 Felix‘ Data Game
248 episoder
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00:00:00 Intro und Begrüßung 00:01:06 Vorstellung Felix Wick 00:01:44 Machine Learning vs KI 00:07:32 Was im eCommerce einsetzen 00:09:37 Statistisches Lernen 00:12:23 Werdegang Felix Wick 00:19:27 Demand Forecasting 00:24:49 Die richtigen Data-Hires 00:28:06 Replenishment 00:33:10 Die größten Herausforderungen 00:34:43 Blick in die Zukunft 00:36:21 Felix‘ Data Game
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