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AI

Eine Einführung für Architekten

Machine Learning (ML) ist auf dem Vormarsch und viele Unternehmen fragen sich, wie sie von dieser Technologie profitieren können. Softwarearchitekten werden also immer öfter Systeme entwerfen müssen, in denen auch ML-Technologie steckt. Die Beschäftigung mit dem Thema ist aber häufig schwierig. Es ist zwar omnipräsent, wird aber meist entweder extrem abstrakt oder aber sehr algorithmisch, daten-zentriert, auch code-nah beleuchtet. Der Blick auf die Gesamtarchitektur von Systemen, die auf ML setzen, fehlt oft. In diesem Artikel geben wir eine Einführung in ML-basierte Systeme aus Architekturperspektive und unterstützen so Softwarearchitekten dabei, den Überblick zu behalten, die wesentlichen Fragen zu stellen, besser mit Data Scientists zusammenzuarbeiten und letztlich bessere Architekturen für Systeme basierend auf ML zu designen. Wir illustrieren die einzelnen Aspekte am Beispiel der Werbeausspielung bei XING.

Machine Learning (ML) ist eigentlich eine alte Technologie; künstliche Neuronale Netze gibt es seit etwa 40 Jahren. Durch neue technische Möglichkeiten hat das Thema aber wieder stark Fahrt aufgenommen und mittlerweile sind Systeme, die ML verwenden, in unserem Alltag allgegenwärtig. So werden uns beispielsweise anhand unserer Interessen Bücher empfohlen, die Routenplanung beim Autofahren optimiert oder die Echtheit eines Personalausweises automatisiert geprüft. Es gibt also zahlreiche Beispiel…

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