Maschinelles Lernen in der Industrie: Ein neuer Leitfaden für Ingenieure

KAISERSLAUTERN / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – In der heutigen schnelllebigen Industrie ist das Verständnis von Maschinellem Lernen für Ingenieure unerlässlich geworden. Ein neues Buch von Prof. Dr. Anita Schöbel und Prof. Dr. Jürgen Franke bietet eine umfassende Einführung in die statistischen Methoden des Maschinellen Lernens und deren Anwendung in der Praxis.

Maschinelles Lernen hat sich in den letzten Jahrzehnten als unverzichtbares Werkzeug in der Industrie etabliert. Von der Optimierung von Produktionsprozessen bis hin zur Entwicklung neuer Materialien und Maschinen hat es zahlreiche Bereiche revolutioniert. Das neue Buch von Prof. Dr. Anita Schöbel und Prof. Dr. Jürgen Franke, ‘Statistical Machine Learning for Engineering with Applications’, bietet eine zugängliche Einführung in die Konzepte und Methoden des Maschinellen Lernens, die speziell auf Ingenieure und Fachkräfte der Industrie zugeschnitten ist.

Das Buch zielt darauf ab, Leser mit grundlegenden Themen wie Klassifikationsbäumen, Bayes’schem Lernen, Neuronalen Netzen und Deep Learning vertraut zu machen. Dabei wird besonderer Wert auf die Anwendung und Interpretation dieser Methoden in der Praxis gelegt, während komplexe mathematische Details weitgehend vermieden werden. Diese praxisnahe Herangehensweise wird durch Fallstudien aus der Industrie ergänzt, die reale Projekte und deren Herausforderungen beleuchten.

Ein zentrales Thema des Buches ist die praktische Anwendbarkeit der vorgestellten Methoden. Die Autoren haben mehrere detaillierte Fallstudien integriert, die auf realen Industrieprojekten basieren. Diese decken ein breites Spektrum technischer Anwendungen ab, von der Fahrzeugtechnik über die Prozess- und Werkstofftechnik bis hin zur Optimierung von Produktionsprozessen durch Bildanalysen. Ein Beispiel ist die Vorhersage von Durchbruchskurven in reaktiven porösen Medien, die für die Materialentwicklung von großer Bedeutung sind.

Prof. Dr. Jürgen Franke betont im Interview, dass das Buch insbesondere für Personen aus den Natur- oder Ingenieurwissenschaften gedacht ist, die einen schnellen und verständlichen Überblick über Maschinelles Lernen und dessen Einsatz in der Industrie erhalten möchten. Auch für Studierende, die einen Einstieg in das Gebiet suchen, ist es eine wertvolle Lektüre. Das Verständnis dieser Technologien ist nicht nur für die direkte Anwendung wichtig, sondern auch für die Kommunikation mit Fachleuten, die bei der Problemlösung unterstützen.

Die einzigartige Kombination aus einer kurzen Einführung in die Methoden des Maschinellen Lernens und einer Sammlung realer Industriefallstudien macht das Buch zu einem wertvollen Werkzeug für alle, die sich in die Welt des Maschinellen Lernens einarbeiten möchten. Mit nur grundlegenden Kenntnissen in Statistik als Voraussetzung bietet es einen umfassenden Einblick in die Möglichkeiten und Grenzen dieser Technologien.

Das Buch ist im Jahr 2024 bei Springer Nature Switzerland erschienen und bietet eine wertvolle Ressource für Ingenieure, die ihre Kenntnisse im Bereich des Maschinellen Lernens vertiefen möchten. Weitere Informationen sind auf der Webseite des Fraunhofer-Instituts für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM verfügbar.

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