Geschrieben von Aruna PattamLeiter – AI Analytics & Information Science, Insights & Information, Asien-Pazifik-Area, Capgemini.
Über maschinelles Lernen wird am meisten über KI-Technologie gesprochen, und das aus gutem Grund. Es hat das Potenzial, Unternehmen zu verändern. Allerdings ist maschinelles Lernen kein Allheilmittel. Es erfordert ein ausgeprägtes Verständnis der Daten, Algorithmen und Modellentwicklung.
Ebenso wichtig ist es zu verstehen, wann und in welchen Situationen maschinelles Lernen eingesetzt werden sollte. Nicht jedes Downside erfordert den Einsatz eines komplexen Algorithmus und nicht alle Daten sind für einen solchen Ansatz geeignet.
Es ist wichtig zu erkennen, wann maschinelles Lernen einen Mehrwert bieten und Prozesse beschleunigen oder Zusammenhänge erkennen kann, die sonst möglicherweise nur schwer aufzudecken wären. Dieses Wissen kann Unternehmen dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und ihre Abläufe zu optimieren
In diesem Blogbeitrag schauen wir uns an, wann maschinelles Lernen eingesetzt werden sollte.
Der Einsatz von maschinellem Lernen ist ein unglaublich leistungsfähiges Werkzeug, wenn Sie über viele Daten verfügen, die Sie verstehen müssen. Mit den richtigen Algorithmen kann maschinelles Lernen Muster in großen Datensätzen schnell erkennen und Ihnen helfen, aus den Daten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
Wenn Sie beispielsweise über einen Kundendatensatz mit Einkaufsgewohnheiten verfügen, könnte maschinelles Lernen erkennen, welche Arten von Produkten von Kunden am häufigsten und zu welchen Zeiten gekauft wurden, sowie etwaige Korrelationen zwischen Käufen und Kundendemografie. Es könnte auch verwendet werden, um zukünftiges Kaufverhalten auf der Grundlage vergangener Developments vorherzusagen.
Der Einsatz von maschinellem Lernen zur Automatisierung einer Aufgabe kann für Unternehmen von großem Nutzen sein, da es in der Lage ist, große Datenmengen zu verarbeiten und in einem Bruchteil der von Menschen benötigten Zeit genaue Ergebnisse zu liefern.
Beispielsweise können Algorithmen für maschinelles Lernen innerhalb von Minuten Milliarden von Kundentransaktionsdatensätzen verarbeiten und alle verdächtigen Aktivitäten erkennen, die auf Betrug hinweisen könnten. Dies hilft Unternehmen, Zeit und Geld zu sparen und gleichzeitig die Sicherheit der Finanzinformationen ihrer Kunden zu gewährleisten.
Der Einsatz von maschinellem Lernen zur Erledigung von Aufgaben, die für Menschen schwierig oder unmöglich sind, kann ein wirkungsvolles Werkzeug sein. Beispielsweise kann es verwendet werden, um Krebs bei medizinischen Scans automatisch zu erkennen oder Objekte auf Fotos mit nahezu perfekter Genauigkeit zu erkennen. Auch fortgeschrittenere Aufgaben wie die Verarbeitung natürlicher Sprache oder die automatisierte Erkennung von Anomalien auf Finanzmärkten können maschinelle Lernansätze nutzen.
Algorithmen für maschinelles Lernen sollten nicht als Ersatz für menschliche Arbeitskräfte, sondern eher als Erweiterung betrachtet werden; Sie sind in der Lage, Daten zu analysieren, die für Menschen allein zu komplex sind, und gleichzeitig Fachkräften die Möglichkeit zu geben, sich auf übergeordnete Aufgaben wie Problemlösung und kreatives Denken zu konzentrieren. Durch die Zusammenarbeit können Maschinen und Menschen weitaus größere Höhen erreichen, als beide es alleine könnten.
Wenn es darum geht, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, kann maschinelles Lernen unglaublich nützlich sein. Maschinelles Lernen ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der Algorithmen und statistische Modelle nutzt, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Dies ist besonders nützlich, wenn es darum geht, Entscheidungen schnell und genau zu treffen
Beispielsweise kann maschinelles Lernen zur Betrugserkennung in Echtzeit eingesetzt werden. Durch das Coaching eines Algorithmus anhand historischer Betrugsdaten kann dieser verdächtige Aktivitäten genauer erkennen, sobald sie auftreten, und die entsprechenden Personen sofort alarmieren, damit diese schnell und effizient Maßnahmen ergreifen können
Der Einsatz von maschinellem Lernen zur Personalisierung ist eine großartige Möglichkeit, das Kundenerlebnis angenehmer zu gestalten, da Kunden maßgeschneiderte Empfehlungen erhalten können, die für sie am relevantesten sind. Durch den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen können Unternehmen personalisierte Erlebnisse schaffen, die auf individuelle Bedürfnisse und Vorlieben zugeschnitten sind.
Beispielsweise kann ein Einzelhandelsgeschäft Produkte empfehlen, die auf früheren Käufen basieren, oder Artikel vorschlagen, die denen ähneln, die andere Kunden mit ähnlichen Interessen gekauft haben. Modelle des maschinellen Lernens sind in der Lage, vorherzusagen, an welchen Produkten ein Kunde interessiert sein könnte, und intelligente Empfehlungen zu generieren, die den Wert sowohl für den Händler als auch für den Kunden maximieren
Der Einsatz von maschinellem Lernen zum Verständnis der Funktionsweise von Dingen ist eine leistungsstarke und effiziente Möglichkeit, das Innenleben komplexer Systeme zu verstehen.
Mithilfe von maschinellem Lernen können beispielsweise Kreditdaten analysiert werden, um die Faktoren aufzudecken, die Einfluss darauf haben, ob ein Antrag angenommen oder abgelehnt wird. Durch das Verständnis der Beziehungen zwischen diesen Variablen können Kreditgeber fundiertere Entscheidungen über Anträge treffen. Darüber hinaus können maschinelle Lernmodelle verwendet werden, um automatisch zu erklären, warum ein Antrag genehmigt oder abgelehnt wurde, und so weitere Einblicke in den Entscheidungsprozess zu gewinnen.
Der Einsatz maschinellen Lernens, wenn man etwas optimieren möchte, ist in vielen Bereichen ein unglaublich leistungsfähiges Werkzeug. Es kann Unternehmen dabei helfen, ihre Effizienz zu steigern und Geld zu sparen, indem es den Bedarf an manueller Arbeit eliminiert und diese durch automatisierte Prozesse ersetzt.
Beispielsweise könnten maschinelle Lernalgorithmen eingesetzt werden, um die effizienteste Route für einen Zustellfahrer zu finden, damit dieser seine Lieferungen so schnell und kostengünstig wie möglich durchführen kann. Dies würde nicht nur die Kundenzufriedenheit verbessern, sondern auch die Kraftstoffkosten senken und die Umweltbelastung verbessern, indem unnötige Umweltverschmutzung durch lange Strecken reduziert wird.
Der Einsatz von maschinellem Lernen, wenn Sie etwas vorhersagen müssen, ist eines der leistungsfähigsten Werkzeuge, die in der modernen Datenwissenschaft verfügbar sind. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit prädiktiver Algorithmen können Unternehmen fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeitdaten treffen.
Mithilfe eines Vorhersagemodells kann beispielsweise die Kundenabwanderung vorhergesagt werden, sodass Sie proaktiv diejenigen Kunden erreichen können, die am wahrscheinlichsten abwandern. Darüber hinaus können Modelle des maschinellen Lernens genutzt werden, um potenzielle Kunden zu identifizieren und sie mit personalisierten Anzeigen oder Angeboten anzusprechen, die auf ihre individuellen Bedürfnisse und Vorlieben zugeschnitten sind.
Maschinelles Lernen ist ein unglaublich leistungsfähiges Werkzeug, das auf vielfältige Weise eingesetzt werden kann, von der Betrugserkennung über die Personalisierung bis hin zu prädiktiven Analysen. Dies ist für jedes Unternehmen, das wettbewerbsfähig bleiben und das Beste aus seinen Daten herausholen möchte, von entscheidender Bedeutung.
Maschinelles Lernen ist in vielen verschiedenen Situationen nützlich. Wenn Sie ein Downside haben, bei dem maschinelles Lernen Ihrer Meinung nach helfen könnte, sollten Sie darüber nachdenken, es auszuprobieren.
Generell sollten Sie maschinelles Lernen immer dann einsetzen, wenn Sie einen Prozess automatisieren, ein bestehendes System optimieren oder die Zukunft vorhersagen möchten. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit maschineller Lernalgorithmen können Unternehmen das Kundenerlebnis verbessern und effizientere und effektivere Prozesse generieren.
