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Was ist maschinelles Lernen?

Mithilfe von maschinellem Lernen können Unternehmen Daten dazu nutzen, das System anhand von Algorithmen für maschinelles Lernen das Problem lösen zu lassen und dabei mit der Zeit immer besser zu werden.

Unternehmen werden heutzutage mit Daten bombardiert. Um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, müssen sie diese erst einmal verstehen. Aufgrund ihrer Menge und Komplexität ist die Analyse von Daten mit herkömmlichen Tools jedoch schwierig. Analysemodelle zu erstellen, zu testen und bereitzustellen, um Muster und Erkenntnisse in den Daten zu finden, kosten die Mitarbeiter sehr viel Zeit. Nach der Bereitstellung müssen diese Modelle auch überwacht und fortlaufend an die Marktsituation oder die Daten selbst angepasst werden. Maschinelles Lernen ist die Lösung.

Weitere Informationen zu maschinellem Lernen finden Sie unter AI Platform von Google Cloud.

Maschinelles Lernen definiert

Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, mit der ein System mithilfe neuronaler Netzwerke und Deep Learning autonom lernen und sich verbessern kann, ohne dafür explizit programmiert zu werden. Dazu werden ihm große Datenmengen übertragen.

Maschinelles Lernen ermöglicht Computersystemen, sich fortlaufend anzupassen und zu verbessern, während sie "Erfahrung" sammeln. Je mehr Daten es dafür gibt, desto genauer sind die Ergebnisse.

Tatsächlich automatisiert das maschinelle Lernen das Erstellen statistischer Modelle. Das maschinelle Lernen von Python ist ein gutes Beispiel für maschinelles Lernen, da dabei aus Daten gelernt, Muster identifiziert und Entscheidungen mit minimalem menschlichem Eingreifen getroffen werden.

Wofür wird maschinelles Lernen verwendet?

Hier sind einige Beispiele für maschinelles Lernen:

Robotic Process Automation (RPA)

RPA und maschinelles Lernen ermöglichen zusammen eine intelligente Automatisierung, die komplexe Aufgaben automatisieren kann, beispielsweise die Verarbeitung von Hypothekenanwendungen.

Verkaufsoptimierung

Mit Kundendaten können Algorithmen des maschinellen Lernens für die Sentimentanalyse für Kunden, für Analysen von Umsatzprognosen und für Vorhersagen zur Kundenabwanderung trainiert werden.

Kundenservice

Beispiele für maschinelles Lernen umfassen Chatbots und automatisierte virtuelle Assistenten, um Aufgaben des Routine-Kundenservices zu automatisieren und die Problemlösung zu beschleunigen.

Sicherheit

Durch maschinelles Lernen können Unternehmen ihre Bedrohungsanalysefunktionen weiter verbessern und besser auf Cyberangriffe, Hacker und Malware reagieren.

Digitales Marketing

Mit maschinellem Lernen können Werbetreibende neue Kunden identifizieren und den richtigen Personen zur richtigen Zeit die passenden Marketingmaterialien zur Verfügung stellen.

Betrugsprävention

Maschinelles Lernen hilft Kreditkartenunternehmen und Banken, riesige Mengen von Transaktionsdaten zu prüfen, um verdächtige Aktivitäten in Echtzeit zu erkennen.

Google bietet eine Reihe innovativer Produkte für maschinelles Lernen sowie Lösungen und Dienste auf einer vertrauenswürdigen Cloud-Plattform an, mit der Unternehmen ganz einfach Algorithmen und Modelle für maschinelles Lernen entwickeln und implementieren können. 

Mit Produkten wie AI Hub, AI Platform und KI-Bausteinen können Unternehmen alle Daten, die sie erstellen, erfassen oder anderweitig ermitteln, unabhängig davon, in welchem Format sie vorliegen, für fundiertere Geschäftsentscheidungen nutzen.