Machine Learning am Puls der Zeit
Im Bereich Data Science ist Machine Learning das wohl bekannteste Thema. Das ist auch nicht verwunderlich, da dies heute in vielen praktischen Anwendungen vorkommt, z.B. in Recommendersystemen, im Bereich Predictive Maintenance, in Entscheidungsunterstützungssystemen, oder auch bei der Objekterkennung in Bildern. Darum ist Machine Learning in vielen Disziplinen gefragt und bietet kreative Anwendungsmöglichkeiten.
Theoretisch und Praktisch im Curriculum verankert
Im Studiengang Data Science & Intelligent Analytics hat Machine Learning einen besonderen Stellenwert. Hier lernen Studierende alles über das Themengebiet, was ein Data Scientist wissen muss, um intelligente Problemlösungen entwerfen zu können. Im ersten und zweiten Semester lernen Studierende alles über die Grundlagen des Machine Learnings beispielsweise wie Algorithmen im Detail funktionieren und wie sie angewendet werden können. In anwendungsorientierten Laboren können sie dieses Wissen dann gleich an realen Datensätzen ausprobieren.
In der Lehrveranstaltung Machine Learning & Deep Learning beschäftigen sich die Studierenden dann mit entsprechenden Projekten aus der Praxis. Das Grundlagenwissen kann so in realen Projekten eingesetzt und intelligente Analysestrategien entwickelt werden.
Anwendungsbeispiel Tourismusverbände
Wie so eine ganzheitliche Analysestrategie aussehen kann, zeigt z.B. das Projekt „Digital Signpost“, bei dem die Studierenden ein Verfahren entwickelt haben, um Wanderschilder automatisch aus Bildern zu digitalisieren. Das hilft Tourismusverbänden in Tirol bei der Dokumentation und Wartung der Beschilderung von Wegen in ihrer Region.
Mit Hilfe eines Machine Learning Modells werden dazu Wegweiser in einem zu verarbeitenden Smartphonebild identifiziert. Die Bilder der einzelnen Tafeln werden anschließend extrahiert und aufbereitet. Danach können die Textzeilen am Wegweiser erkannt und automatisch ausgelesen werden. Der ausgelesene Text kann zuletzt direkt in eine Datenbank übernommen werden.
Durch das entwickelte Verfahren konnten die Studierenden zeigen, dass mit Hilfe der Objekterkennung in Bildern die Dokumentation von Wegen vereinfacht und gleichzeitig die Fehleranfälligkeit der Dokumentation verringert werden kann. Das eingesetzte Verfahren ist dabei nur eines von vielen, welches die Studierenden in ihrem Studium zu beherrschen lernen.
Facettenreiche Berufsaussichten
Neben der Objekterkennung in Bilder lernen Studierende im Master Data Science & Intelligent Analytics auch z.B. das Objekt-Tracking in Videos, Mustererkennung und Anomalie-Detektion in Zeitreihen, Klassifikation von Datensätzen, Vorhersage von Schätzgrößen oder die Mustererkennung in großen Datenmengen. Damit sind sie bestens auf die Herausforderungen der Praxis vorbereitet und können in zahlreichen Berufsfeldern innovative Lösungen entwickeln.