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Was ist maschinelles Lernen?

Mithilfe von maschinellem Lernen können Unternehmen das System anhand von Daten und Algorithmen trainieren, um das aktuelle Problem zu lösen, und es im Laufe der Zeit verbessern.

Unternehmen werden heutzutage mit Daten bombardiert. Um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, müssen sie diese erst einmal verstehen. Aufgrund der 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 ermitteln, 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. So funktioniert maschinelles Lernen. Es 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 werden zu müssen. 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.

Mit Anwendungen für maschinelles Lernen kann das Erstellen statistischer Modelle automatisiert werden. 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.

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Anwendungsfälle für maschinelles Lernen

Beispiele für Einsatzmöglichkeiten von maschinellem Lernen:

Robotic Process Automation (RPA)

Mit RPA und maschinellem Lernen lassen sich in Kombination komplexe Aufgaben intelligent automatisieren, beispielsweise die Verarbeitung von Hypothekenanwendungen.

Verkaufsoptimierung

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

Kundenservice

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

Sicherheit

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

Digitales Marketing

Mit maschinellem Lernen haben Marketingexperten die Möglichkeit, neue Kunden zu ermitteln und den richtigen Personen zur richtigen Zeit die passenden Marketingmaterialien zur Verfügung zu stellen.

Betrugsprävention

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

Google bietet eine Reihe innovativer Produkte für maschinelles Lernen sowie Lösungen und Anwendungen auf einer vertrauenswürdigen Cloud-Plattform, mit der Unternehmen ganz einfach Algorithmen und Modelle für maschinelles Lernen erstellen 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.