Sie müssen kein Datenwissenschaftler sein, um ML zu verstehen.
Maschinelles Lernen unterstützt Tools, die Sie bereits verwenden: Empfehlungsmaschinen, Spamfilter, Sprachassistenten und Texterkennung. Der globale ML-Markt wird bis 2030 voraussichtlich 503 Milliarden US-Dollar erreichen (Fortune Business Insights). Das Verständnis der Grundlagen hilft Ihnen, bessere Technologieentscheidungen zu treffen und Chancen für Ihr Unternehmen zu erkennen.
Was maschinelles Lernen ist
ML ist eine Art von KI, bei der Computer Muster aus Daten lernen, ohne für jedes Szenario explizit programmiert zu werden. Je mehr Qualitätsdaten es erhält, desto besser ist die Leistung. Stellen Sie sich das so vor, als würden Sie einem Kind beibringen, Katzen zu erkennen – Sie zeigen Beispiele und es lernt das Muster. ML funktioniert in großem Maßstab ähnlich und verarbeitet Millionen von Beispielen, um Muster zu identifizieren, die Menschen möglicherweise übersehen.
Überwachtes vs. unbeaufsichtigtes Lernen
Beim überwachten Lernen werden gekennzeichnete Daten verwendet, um Vorhersagen zu treffen. Beispiel: Zeigt dem Modell frühere Kundendaten mit der Bezeichnung „abgewandert“ oder „behalten“ an, um aktuelle gefährdete Kunden vorherzusagen. Unüberwachtes Lernen findet Muster in unbeschrifteten Daten. Beispiel: Kaufdaten analysieren, um Kundensegmente automatisch zu identifizieren. Beide haben wertvolle Geschäftsanwendungen.
Praktische Geschäftsanwendungen
Kundensegmentierung für gezieltes Marketing, Bedarfsprognose für die Bestandsverwaltung, Betrugserkennung, Abwanderungsvorhersage, personalisierte Empfehlungen und Stimmungsanalyse. Jedes ist über Standardtools verfügbar, die nicht die Erstellung von ML-Modellen von Grund auf erfordern. Ermitteln Sie zunächst, welche integrierten ML-Funktionen in Ihren vorhandenen Tools Sie noch nicht verwenden.
Erste Schritte
Sie benötigen kein Data-Science-Team. Identifizieren Sie wiederkehrende Entscheidungen in Ihrem Unternehmen, die von datengesteuerten Erkenntnissen profitieren könnten. Wählen Sie ein konkretes Problem aus – beispielsweise die Vorhersage, welche Leads konvertieren – und finden Sie ein Tool, das dieses Problem löst. Bei x13apps helfen wir Unternehmen dabei, praktische ML-Anwendungen zu identifizieren und zu implementieren, die einen messbaren ROI liefern.