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Inzwischen gibt es zahlreiche industrielle Anwendungsfälle für maschinelles Lernen – zum Beispiel im Bereich Qualitätskontrolle oder vorausschauende Wartung. Anders als in den letzten Jahren ermöglichen neue Services aus der Cloud den praktischen Einstieg auch ohne eigene Data-Science-Kenntnisse. Durch den Einsatz von Machine Learning und KI-Algorithmen lassen sich in der industriellen Praxis zusätzliche Effizienzpotenziale erschließen. Dennoch läuft die Integration dieser Technologien bisher nur zögerlich an. Die Ursachen dafür sind vielfältig: Da ist zum einen die Unübersichtlichkeit am Markt, der Mangel an Datenwissenschaftlern und die zahlreichen möglichen Ansätze und Tools.
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