Was mit Machine Learning

Maschinelles Lernen ist ein Begriff, der heutzutage fast allgegenwärtig ist. Sowohl in der Forschung als auch in der Praxis wird maschinelles Lernen eingesetzt, um unseren Alltag zu gestalten und zu verändern. Deshalb war beim letzten Netzwerktreffen des Zukunftslabors CreaLab angesagt, das Thema zu durchdringen und gemeinsam zu reflektieren, wie man dafür sensibilisieren und darüber sprechen kann. 

Der Nachmittag begann auf dem Campus der Hochschule Luzern -Soziale Arbeit mit einer praktischen Einführung in Fragen des maschinellen Lernens bei den Schweizerischen Bundesbahnen SBB. Dazu stellte uns Daniel Boos, Verantwortlicher für User Experience Services bei der SBB, eine Challenge, bei der die Teilnehmenden bestimmte Prozessoptimierungen für das „smarte Wandern“ mit der SBB vornehmen sollten. 

Um einen konkreten und gezielten Input geben zu können, erhielten wir zuerst eine Präsentation über maschinelles Lernen von Ladan Pooyan-Weihs von der Hochschule Luzern – Informatik. Ziel war es, ohne Mathematik zu erklären, welche Abstufungen des maschinellen Lernens es gibt und wie diese verschiedenen Formen in der Praxis angewendet werden können.

Nach dieser Einführung ging es in Gruppenarbeit, um die Aufgabe von Daniel Boos anhand von verschiedenen Ad-hoc Personas zu bearbeiten. Hier kamen testweise Gedächtniskarten zum Einsatz, die das Thema greifbar in verschiedene fassbare Anwendungsbereiche unterteilten. Solche Hilfsmittel ergänzen bestehende Werkzeuge wie das beispielsweise das HAX Toolkit von Microsoft, welche genutzt werden können, um menschliche und technologische Interkationen attraktiv und zielführend zu gestalten. 

Die Gruppen nutzen beispielsweise die Karten, um herauszufinden, wie maschinelles Lernen genutzt werden kann, um personalisierte Angebote für Kunden vorzubereiten. Ein aktuelles Beispiel, welches mit den Karten aufgezeigt wurde, sind auf den Kunden zugeschnittene Rabattgutscheine gewisser Einzelhandelsfirmen. In einem Fall führte dies zu konkreten Vorschlägen, wie man personalisierte Angebote durch eine elektronische Kundenkarte nutzen könnte.

Andere Vorschläge handelten vom virtuellen Reisetagebuch über das personalisierte veränderte Wahrnehmungsempfinden in den Zügen bis hin zum intelligenten Ticketverkauf. Die Ideen waren so breit gefächert, wie die konkreten Anwendungsgebiete von Machine Learning selbst. Daher bestätigten die Anwesenden die Vorteile der Karten beim Erkunden der verschiedenen Möglichkeiten. Für einen noch besseren Einsatz müssten die Karten allerdings angepasst werden. Es wurde aber auch bestätigt, dass eine Gruppe mit nur ca. 6-7 Karten bereits gut bedient war. Mehr sollten es auf keinen Fall sein.

Insgesamt eine hochspannende Einführung und Diskussion durch den engagierten Einsatz aller, aber insbesondere von Daniel Boos und Ladan Pooyan-Weihs. Es bleibt spannend, wie Machine Learning die Zukunft weiter verändern wird. Habt ihr schon konkrete Anwendungen mit maschinellem Lernen gemacht? Wir freuen uns auf eure Kommentare!

Bis bald!

Euer Zukunftslabor CreaLab

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