Der Fortschritt des maschinellen Lernens wird durch die praktisch unendliche Menge an zugänglicher, kostengünstiger Datenspeicherung und die Entwicklung kostengünstigerer und effizienterer Berechnungen vorangetrieben. Infolgedessen bauen viele Sektoren jetzt leistungsfähigere Modelle, um komplexe Daten zu analysieren und gleichzeitig schnelle und genauere Antworten in großem Umfang zu liefern.
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer Algorithmen verwenden, um Daten zu verstehen und Muster zu finden, eine Fähigkeit, die Unternehmen auf verschiedene Weise einsetzen können.
Hier sind fünf Geschäftsanwendungen von maschinelles Lernen, die erhebliche Vorteile bieten:
#1. Fortgeschrittene Chatbots
Die frühe Version der Chatbots überwand die Interaktionslücke zwischen Menschen und Technologie, indem sie es Menschen ermöglichte, mit Computern mit Skriptregeln zu kommunizieren, die Chatbots anwiesen, welche Aktionen sie in Abhängigkeit von Schlüsselwörtern ausführen sollten.
Machine Learning und NLP oder Natural Language Processing, ein weiterer Zweig der KI-Technologie, ermöglichen es Chatbots jedoch, ansprechender und effektiver zu sein. Diese neuesten Chatbots reagieren besser auf die Anforderungen der Benutzer und sprechen mehr wie echte Menschen, wodurch sie produktiver sind.
#2. Entscheidungshilfe
Ein weiterer Bereich, in dem maschinelles Lernen Organisationen dabei helfen kann, eine Vielzahl von Daten in aussagekräftige Erkenntnisse umzuwandeln, die Wert generieren, ist die Entscheidungshilfe. Algorithmen, die auf historischen Daten oder anderen relevanten Datenquellen basieren, können Informationen bewerten und verschiedene mögliche Ergebnisse in einem Umfang und Tempo durchgehen, mit dem Menschen nicht mithalten können, sodass sie Vorschläge für die richtige Vorgehensweise machen können.
Beispielsweise fördern Technologien zur Unterstützung klinischer Entscheidungen, die maschinelles Lernen verwenden, um Ärzte über Diagnose- und Behandlungsentscheidungen im Gesundheitswesen aufzuklären, die Leistung der Pflegekräfte und das Wohlergehen der Patienten.
#3. Empfehlungsmaschinen für Kunden
Kundenempfehlungs-Engines, die maschinelles Lernen nutzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern und maßgeschneiderte Erlebnisse zu schaffen, werden durch maschinelles Lernen unterstützt. Hier analysieren Algorithmen Datenpunkte über einen einzelnen Kunden, wie vergangene Einkäufe, und andere Datenquellen, wie z. B. den Bestand eines Unternehmens, demografische Muster und die Kaufhistorie anderer Kunden, um zu bestimmen, welche Lösungen jedem einzelnen Verbraucher empfohlen werden.
Zum Beispiel verwendet YouTube Empfehlungs-Engine-Technologien, um Zuschauern dabei zu helfen, schnell Videos zu finden, die ihren Vorlieben entsprechen.
#4. Preisstrategien, die sich im Laufe der Zeit ändern
Unternehmen können historische Preisdaten und Datensätze zu verschiedenen anderen Variablen verwenden, um besser zu verstehen, wie sich mehrere Faktoren wie Tageszeit, Klima und Jahreszeiten auf die Verbraucherausgaben auswirken. Algorithmen für maschinelles Lernen können solche Daten nehmen und sie mit anderen Markt- und Kundendaten integrieren, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Artikel in Abhängigkeit von den zahlreichen und vielfältigen Variablen dynamisch zu bewerten. Mit dieser Methode können Unternehmen ihre Einnahmen optimieren.
Das offensichtlichste Beispiel für diese variable Preisgestaltung ist Surge-Preise von Uber, was auftritt, wenn viele Kunden gleichzeitig nach Reisen suchen.
#5. Erkennung von Betrug
Die Fähigkeit des maschinellen Lernens, Trends zu erkennen und Unregelmäßigkeiten zu entdecken, die von diesen Mustern abweichen, macht es zu einem wertvollen Werkzeug zur Identifizierung illegaler Praktiken. Infolgedessen setzen Finanzorganisationen maschinelles Lernen in diesem Bereich seit Jahren effektiv ein.
Man kann viel mehr durch lernen verschiedene Online-Kurzkurse zur Implementierung von KI verfügbar.
Daher ist es offensichtlich, dass viele andere Branchen wie Fertigung, Einzelhandel, Gesundheitswesen, Biowissenschaften, Reisen und Finanzdienstleistungen ebenfalls von Fortschritten im maschinellen Lernen profitiert haben, was es für den Fortschritt in jeder Geschäftstätigkeit unvermeidlich macht.
Was sind die Algorithmen für maschinelles Lernen für Geschäftsanwendungen?
In diesem Kapitel gehen wir die grundlegenden Algorithmen für maschinelles Lernen durch, die Ihre Geschäftsanforderungen erfüllen.
#1. Rückfall
Regression ist ein grundlegender maschineller Lernansatz zur Bestimmung der Beziehung zwischen mindestens zwei Variablen. Diese Faktoren können sowohl abhängig (vom Ziel) als auch unabhängig (Prädiktor) sein. Das Verständnis, wie Variablen interagieren, hilft bei der Prognose sowie bei der Erkennung von Zeitreihen, Ursache-Wirkungs-Korrelationen und dient als Prädiktor für die Stärke.
Regressionstechniken werden häufig verwendet, um einen bestimmten numerischen Wert anhand von Daten aus der Vergangenheit zu erklären oder vorherzusagen. Und die Vielfalt des Regressionsmodells wird durch die Art und Menge der Eingabedaten (Variablen) bestimmt. Insgesamt gibt es mehr als zehn ähnliche Modelle. Am gebräuchlichsten sind die einfache lineare und die multivariate lineare Regression.
#2. Clustering
Clustering ist eine ML-Methode zum Identifizieren und Gruppieren von Datenpunkten in Strukturen. Diese Strukturen spiegeln riesige Datensätze wider, die leicht verstanden und bearbeitet werden können, und neue Erkenntnisse können aus den gruppierten Daten nach der Clustering-Modellierung gewonnen werden. Clustering erfordert keine gekennzeichneten Daten. Schließlich sucht es nach Mustern, indem es gemeinsame oder vergleichbare Merkmale erkennt und diese Muster dann verwendet, um unterschiedliche Cluster zu bilden.
#3. Tiefes Lernen
Deep Learning (DL) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der einige der Taktiken nachahmt, die Menschen beim Lernen anwenden. DL-Algorithmen ersetzen ein neuronales Netz mit mindestens drei Schichten, das Probleme in Datenebenen unterteilt und dann löst. Diese Algorithmen ähneln der Funktionsweise unseres Gehirns, wenn wir beginnen, die Umgebung wahrzunehmen, Wörter zu lernen und neue Objekte zu erkennen.
Deep Learning ersetzt als Zweig von ML Algorithmen, die auf mehrschichtigen neuronalen Netzen basieren, unterscheidet sich jedoch von typischen KI/ML-Techniken. Der grundlegende Unterschied besteht darin, dass Deep-Learning-Modelle keine Daten mit einer Reihe relevanter Merkmale benötigen – die einfache Bereitstellung von Rohdaten ermöglicht es dem Algorithmus, relevante Merkmale selbst zu definieren. DL-Modelle werden mit zunehmender Datenmenge, die für das Training verwendet wird, immer leistungsfähiger. Das Wachstum von Deep Learning sieht also so aus: Schichten eines neuronalen Netzwerks bestehen aus Neuronen, die Informationen an Neuronen in der nächsten Schicht übertragen, und das Modell trifft eine Beurteilung, wann die Eingabe die Ausgabeschicht erreicht.
#4. Einstufung
Die Klassifizierung ist eine Technik des maschinellen Lernens, die unstrukturierte oder strukturierte Daten kategorisiert. Seine Anwendung ist nach wie vor nützlich für die Spam-Filterung, Dokumentenklassifizierung, automatische Tag-Kennzeichnung und Fehlererkennung. Klassen können in diesem Zusammenhang als Labels oder Ziele angesehen werden. Das Modell lernt, neue Informationen zu klassifizieren, indem es die Eingabe untersucht und Labels oder Ziele den Daten zuordnet.
Es werden 3 Arten der Klassifizierung verwendet:
- Binäre Klassifizierung
- Multilabel-Klassifizierung
- Multilabel-Klassifizierung
Wie wähle ich den geeigneten ML-Algorithmus für Ihr Unternehmen aus?
Sie haben die vielen Arten von ML-Algorithmen kennengelernt und können nun diesem Schritt-für-Schritt-Prozess folgen, um einen geeigneten Algorithmus für Ihre Geschäftsanwendung auszuwählen:
- Identifizieren Sie die geschäftliche Herausforderung/das Problem
- Überprüfen Sie die verfügbaren Daten
- Berücksichtigen Sie die beste Bewertungsmetrik und -geschwindigkeit.
- Wählen Sie eine angemessene Anzahl von Funktionen und Parametern.
- Verwenden Sie ein Basismodell oder eine erweiterte Lösung
Fazit
Bei so vielen großartigen Algorithmen für maschinelles Lernen, aus denen Sie auswählen können, ist es leicht, überwältigt zu werden. Versuchen Sie daher, einen datengesteuerten oder problemlösenden Ansatz zu verfolgen. Denken Sie daran, dass bessere Daten wichtiger sind als ein Algorithmus, der durch eine Verlängerung der Trainingszeit leicht verbessert werden kann.
