Medizinische Assistenzsysteme, Software zur Betrugserkennung oder die vorausschauende Wartung von Industrieanlagen versprechen einen großen Nutzen.
Sie alle basieren auf Daten, die heute in unglaublichen Mengen zur Verfügung stehen und sich mit Methoden der Statistik und des maschinellen Lernens auswerten lassen.
Was in der Diskussion oft wenig beachtet wird: Um die Potenziale von Künstlicher Intelligenz erfolgreich auszuschöpfen, braucht es ein umfassendes Datenmanagement, das die vorliegenden Daten überhaupt erst für die Analyse zugänglich macht.

Warum es auf die „richtigen“ Daten ankommt, was unter Data Engineering zu verstehen ist und welche Kompetenzen Data Science-Fachleute benötigen, erläutert Kai-Uwe Sattler, Professor für Datenbanken und Informationssysteme an der TU Ilmenau. Er ist Mitglied der Arbeitsgruppe „Technologische Wegbereiter und Data Science“ der Plattform Lernende Systeme und Co-Autor des Whitepapers 'Von Daten zu KI', das er gemeinsam mit Daniel Keim von der Universität Konstanz veröffentlicht hat.

Zum Interview mit Professor Kai-Uwe Sattler hier.
Quelle: TU Ilmenau © Plattform Lernende Systeme

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Monika Schoß

Alumnibeauftragte TU Ilmenau

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