Interview mit Christian Meder und Christoph Tempich

„Gerade kleine Firmen sollten Maschinelles Lernen für sich nutzen“

Melanie Feldmann

Christian Meder und Christoph Tempich

„Machine Learning First“ ist seit diesem Jahr das Mantra von Google, wissen W-JAX Speaker Christoph Tempich und Christian Meder. Auch sie spüren im Projektalltag bei ihren Kunden, dass Machine Learning kein Nischendasein mehr fristet, sondern seine eigene Faszination entfaltet. Im Interview zu ihrer Keynote sprechen sie darüber, wie Maschinelles Lernen insbesondere die Entwicklerwelt verändert und wie sie sich den Softwareentwickler von morgen vorstellen.

JAXenter: Maschinelles Lernen verändert die Entwicklerwelt grundlegend, ist euer Postulat. Könnt ihr dafür ein Beispiel nennen?

Christoph Tempich: Wir erleben diesen Wandel gerade sehr konkret in unserem Projektumfeld. Ein Kunde von uns aus dem Anzeigengeschäft nutzt maschinelle Lernverfahren, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Er zeigt zusätzliche Informationen an, die auf Basis von Analysen gewonnen wurden. Unsere Data Scientists kämpfen dabei mit den Problemen, die wir im Vortrag näher erläuterten.

Christian Meder: Intelligentere Anwendungen wünschen sich die Nutzer bereits seit längerem. Beispielsweise sind Empfehlungen und Vorschläge ja durchaus ein immer wiederkehrendes Thema. Bisher war dann die Antwort in diesem Fall meist zu komplex oder zu teuer. Aber da immer mehr Endkundenanwendungen ML integrieren, wird sich auch der Druck durch die Nutzeranforderungen an unsere eigenen Anwendungen zügig erhöhen.

JAXenter: Beschränkt sich diese Umwälzung nicht eher auf große Firmen wie Google und Co., die aus riesigen Datenmengen Wissen generieren wollen? Was will das kleine mittelständische Unternehmen und seine Entwickler mit ML?

Jeder kann die Chance ergreifen, ML einzusetzen.

Christoph Tempich: Definitiv nicht. Gerade kleine Firmen sollten diesen Trend für sich nutzen. Viele Erkenntnisse der Großen sind in Open-Source-Lösungen eingeflossen. Diese können einfach weiterverwendet werden. Wenn man es als kleine Firma schafft, die eigenen sehr spezifischen Daten mit den öffentlich verfügbaren Modellen der Großen zu verknüpfen, kann man sich große Wettbewerbsvorteile sichern.

Christian Meder: Gerade in den vergangenen zehn Jahren haben wir in der IT-Szene gesehen, wie schnell Technologien von den großen IT-Firmen den ganzen Bereich durchdrungen haben: Big Data, Cloud, Mobile Apps, etc. Da ein Großteil der ML-Technologie auch in diesem Fall wieder Open Source verfügbar ist, kann jeder, der die Chance ergreift, ML einsetzen. Und relevante Anwendungsfälle, beispielsweise im Bereich der Bildverarbeitung, sind auch bei Mittelständlern vorhanden.

JAXenter: Ihr erwähnt, dass laut Jeff Dean von Google nur zehn Prozent der Entwickler auf die Umwälzungen durch Maschinelles Lernen vorbereitet sind. Was wären denn eure Tipps für die anderen 90 Prozent, wie sie sich vorbereiten könnten?

Toleranz gegenüber unterschiedlichen Lösungsansätzen ist entscheidend.

Christoph Tempich: Wir wollten mit unserem Talk das Bewusstsein für diese Veränderung schärfen. Wir haben einige wesentliche Merkmale des maschinellen Lernens vorgestellt und in Beziehung zur heutigen Praxis gestellt. Dabei sollte klar geworden sein, dass man sich als Entwickler mit den Prinzipien beschäftigen und offen auf die Anforderungen der Data Scientist reagieren sollte. Das Entscheidende ist die Toleranz gegenüber den unterschiedlichen Lösungsansätzen.

Christian Meder: Wer Lust und Interesse hat, findet zahlreiche Möglichkeiten, in die Thematik einzusteigen: ein Großteil der Frameworks sind Open Source verfügbar, es gibt zahlreiche Einführungsvorträge zu ML auf YouTube, sowohl aus dem universitären Umfeld als auch aus dem Anwenderbereich. Sehr viele neue Erkenntnisse aus dem Bereich werden frei zugänglich veröffentlicht, oft werden dabei die Modelle ebenfalls in Open-Source-Form veröffentlicht. Die mathematischen und statistischen Grundlagen lassen sich nicht ganz vermeiden, aber man kommt doch sehr schnell an den Punkt, sodass man selbst mit ML experimentieren kann.

JAXenter: Was ist eure Vision vom Softwareentwickler der Zukunft?

Christoph Tempich: Im Idealfall lässt sich der Softwareentwickler durch die Möglichkeiten des maschinellen Lernens zu neuen Lösungen inspirieren. Außerdem denkt er daran, dass die Daten die in seinem Dienst entstehen, vielleicht irgendwann einmal für ganz andere Zwecke genutzt werden.

Christian Meder: Ich sehe hier eine gewisse Analogie zum Thema DevOps. Es wird zum einen mehr Entwickler geben, die selbst ML in ihren Anwendungen integrieren, und zum anderen wird sich die Kultur der Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Data Scientists ähnlich grundlegend wandeln. In der Summe werden wir verstärkt integrierte Teams mit entwicklungszentrischen, betriebszentrischen und datenzentrischen Menschen antreffen, die völlig selbstverständlich die Domänen der anderen Teammitglieder verstehen.

JAXenter: Vielen Dank für das Gespräch!

christian-mederChristian Meder ist CTO bei inovex. Er beschäftigt sich vor allem mit leichtgewichtigen Java- und Open-Source-Technologien sowie skalierbaren Linux-basierten Architekturen. Seit mehr als einer Dekade ist er in der Open-Source-Community aktiv.

 

tempich_christoph_wpDr. Christoph Tempich ist Leiter der Consulting Unit bei der inovex GmbH. Er berät und unterstützt Unternehmen aller Branchen bei den strategischen, organisatorischen und kulturellen Herausforderungen der Digitalen Transformation. Sein Fokus liegt derzeit auf der Etablierung und Verbesserung von digitalen Geschäftsmodellen und auf der Kreation und Implementierung von Datenprodukten. Dr. Tempich hat 2006 über Soziale Netzwerke und Wissensmanagement an der Universität Karlsruhe promoviert.
Geschrieben von
Melanie Feldmann
Melanie Feldmann
Melanie Feldmann ist seit 2015 Redakteurin beim Java Magazin und JAXenter. Sie hat Technikjournalismus an der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg studiert. Ihre Themenschwerpunkte sind IoT und Industrie 4.0.
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