Machinelles Lernen

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist bereits in unserem Alltag präsent: von intelligenten Home Entertainment Lösungen wie Amazon Alexa bis hin zu teilweise selbstfahrenden Autos, personalisierten Produktempfehlungen im Online-Handel oder der Betrugserkennung im Finanzsektor.

Bei Maschinellem Lernen handelt es sich um die technische Anwendung von Künstlicher Intelligenz, bei der ein Computersystem anhand von Beispielen lernt und das Gelernte dann in autonom ausgeführte Aktivitäten übersetzt. Mit Maschinellem Lernen als selbstadaptivem Algorithmus können große Datenmengen automatisch gefiltert, analysiert sowie integriert und für kommerzielle Zwecke genutzt werden. Auch wenn das Potenzial von Maschinellem Lernen längst nicht voll ausgeschöpft ist, findet sich die praktische Umsetzung bereits in folgenden Bereichen:

  • Früherkennung von Anomalien zur Betrugs- und Fehlervermeidung im Banken- und Finanzsektor
  • Bessere Kundenansprache basierend auf Verhalten und Interesse für E-Commerce, Handelsunternehmen und alle Arten von Produkt- und Dienstleistungsanbietern.
  • Vorbeugende Instandhaltung in der Fertigung sowie in allen Bereichen, in denen Maschinen eingesetzt werden, die gewartet werden müssen
  • Automatisierte Diagnoseverfahren in der modernen Medizin

Mehrwert von Maschinellem Lernen

  • Einfache Identifizierung von Pattern bei großen Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten oder Datenströmen, einschließlich Anomalieerkennung.
  • Schnelle Entwicklung von datenintensiven Analyseprojekten.
  • Schnelle Verarbeitung und Klassifizierung neuer Daten anhand von Beispielen

Maschinelles Lernen mit mimacom

  1. Analyse und Visualisierung großer Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten oder Datenströmen. Dazu gehört auch das Verständnis, welche Arten von Daten verfügbar sind und welche Beziehungen zwischen ihnen bestehen.
  2. Bewertung verschiedener Arten von Lernalgorithmen oder Kombinationen, um das optimale Ergebnis zu ermitteln. Um dies zu erreichen, wird der Algorithmus mit Daten versorgt und erzeugt ein Modell.
  3. Aktivierung des generierten Modells, um Prognosen zu erstellen, die Informationen zu nutzen und Entscheidungen zu treffen.

ML und KI werden sich in den kommenden Jahren drastisch weiterentwickeln und für immer mehr Branchen zu entscheidenden Erfolgsfaktoren werden und somit in Zukunft auch im Gesundheitswesen, in der Energieversorgung, in der Logistik, im Online-Handel und im Marketing ebenso unverzichtbar sein wie für die Automobilindustrie auf dem Weg zur Ent-wicklung selbstfahrender Fahrzeuge oder für die Cybersicherheit zur Abwehr der immer weiter verbreiteten und komplexeren Bedrohungen der IT-Sicherheit. Haben Sie darüber nachgedacht, Maschinelles Lernen zu implementieren? Kontaktieren Sie unsere Experten für einen ersten Austausch und erfahren Sie, wie auch Ihr Unternehmen maschinelles Lernen gewinnbringend nutzen kann.

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