Früher war maschinelles Lernen nur für Informatiker und Forscher ein Thema. Nun ist es jedoch eine Technologie, die Unternehmen gerne nutzen. Der Bedarf an maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI) wird durch die enorme Datenmenge bestimmt, die heute generiert wird. Statistiker können aus diesen Daten Einsicht gewinnen. Das Volumen ist jedoch so groß und wächst mit einer solchen Geschwindigkeit, dass der beste Weg ist, die gleichen Maschinen zu verwenden, die zum Teil für die Erstellung der Daten verantwortlich sind.
$config[code] not foundMaschinelles Lernen außerhalb von Wissenschaft und Fachgebieten wird aufgrund des Wachstums dieser Daten zunehmend angenommen. Noch wichtiger ist jedoch, dass die Verfügbarkeit leistungsfähiger Computer, Cloud-Technologie, günstiger Speicherplatz und niedriger Rechenkosten für die Zugänglichkeit sorgt.
Was ist maschinelles Lernen?
Vereinfacht gesagt, verarbeitet maschinelles Lernen große Datenmengen und lernt daraus Vorhersagen. Mithilfe von Algorithmen, die kontinuierlich aus den Daten lernen, mit denen sie präsentiert werden, können Computer Einsichten finden, ohne programmiert oder gefragt zu werden, wo sie suchen müssen. Die Maschine lernt also von Informationen basierend auf ihrem Algorithmus oder Modell.
Die Daten
Es ist wichtig zu beachten, dass Daten an sich nichts produzieren. Es ist eine Frage der richtigen Einsichten aus diesen Daten. Bei guten (menschlichen) Datenanalytikern kann man etwas fangen, was ein anderer vermisst. In ähnlicher Weise hängt der Erfolg beim maschinellen Lernen von der Erstellung des richtigen Algorithmus oder Modells ab, um die bestmögliche Einsicht aus den Informationen zu erhalten.
Nach dem Erstellen des Modells kann der Computer durch den Zugriff auf alle vorhandenen und zukünftigen Datensätze weiterhin lernen und sich verbessern. Größere und komplexere Datensätze können analysiert werden, um zu schnelleren Ergebnissen genauere Ergebnisse zu erhalten, um Chancen zu erkennen und Risiken zu vermeiden.
Was können Sie mit maschinellem Lernen tun?
Die Antwort ist viel! Hier sind einige Beispiele aus der Praxis einiger sehr bekannter Marken und wie sie maschinelles Lernen verwenden.
Amazon-Empfehlungen
Amazon hat fast 250 Millionen aktive Kunden und zig Millionen Produkte. Empfehlungen mit Menschen zu geben, ist keine Option und würde ewig dauern. Mit dem maschinellen Lernen hat Amazon es geschafft, genaue Produktempfehlungen zu geben, die auf den Kundeninteressen sowie dem Kauf- und Browserverlauf in nahezu Echtzeit basieren.
Google Werbung
Google ist dafür bekannt, das beste maschinelle Lernen und Algorithmen überall zu haben. Das Unternehmen hat die Kunst / Wissenschaft perfektioniert, die richtigen Informationen für seine Benutzer bereitzustellen, und dies wird zum großen Teil durch hoch entwickelte maschinelle Lernmodelle ermöglicht.
Maschinelles Lernen verwenden
Das Gute ist, dass Sie kein Informatiker sein müssen, um maschinelles Lernen zu verwenden, da es Dienstleister gibt, die alles für Sie tun.
Dienstleister
Das Wachstum in diesem Segment hat viele Unternehmen dazu veranlasst, Dienstleistungen im Bereich des maschinellen Lernens anzubieten. Hier sind einige Anbieter mit Lösungen, die mit einer kostenlosen Stufe beginnen, sodass Sie Ihre Füße nass machen und die Technologie für Ihr kleines Unternehmen einsetzen können. Wenn Sie jedoch mit dem Wachstum beginnen, haben sie die Möglichkeit, praktisch jede Art von Waage anzusprechen.
Die erste ist IBM Bluemix, eine Plattform, die Watson verwendet, und noch viel mehr, um eine umfassende Analyselösung bereitzustellen, die derzeit in der Branche einen sehr hohen Stellenwert hat.
Die zweite Firma ist BigML. Der Dienst bietet eine Vielzahl von Diensten, die für eine durchgängige Implementierung des maschinellen Lernens erforderlich sind, einschließlich Schulungen, Zertifizierungen und einer großen Anzahl kostenloser Ressourcen.
Amazon Machine Learning ist ein weiterer Dienst, der dafür bekannt ist, dass er auch für die kleinsten Unternehmen erschwinglich ist.
Es gibt viele Unternehmen, die Dienstleistungen im Bereich des maschinellen Lernens anbieten. Wählen Sie daher sorgfältig aus und stellen Sie so viele Fragen wie möglich, um sicherzustellen, dass sie ihr Versprechen einhalten, auf Ihre speziellen Bedürfnisse einzugehen.
Kleinunternehmen und maschinelles Lernen
Als kleines Unternehmen könnten Sie denken, dass Sie nicht genügend Daten generieren, um maschinelles Lernen zu erfordern. Es gibt jedoch mehr Daten als Sie denken. Zu Beginn verwenden Sie maschinelles Lernen für die Branche, in der Sie sich befinden. Egal, ob Sie ein Restaurant, einen Vintage-Bekleidungsladen oder benutzerdefinierte Utensilien haben, es gibt viele Daten für jeden Sektor, die jederzeit verfügbar sind. Sobald Sie allgemeine Informationen erhalten, können Sie detailliertere Daten basierend auf Ihrem Standort, den Kundentypen, dem Preis, dem Material, dem Marketing und vielem mehr erhalten.
Basierend auf den Daten können Sie von einem Service Provider Modelle erstellen, die Sie bereitstellen können, um Ihnen wertvolle Erkenntnisse zu vermitteln. Sie können die Erkenntnisse dann verwenden, um den Bestand Ihres Unternehmens mit den richtigen Produkten und zur richtigen Zeit das ganze Jahr über zu füllen.
Eine der besten Möglichkeiten, um mit dem maschinellen Lernen zu beginnen, ist die Verwendung für das Marketing. Dies liegt daran, dass es viele Marketingdaten gibt und wenn Sie die Informationen sorgfältig auswählen, ist es möglich, ein Modell zu haben, das schnell Ergebnisse für Ihre bestimmte Branche liefert.
Maschinelles Lernen für das Marketing
Die besten Marketinglösungen sind personalisiert. Das bedeutet, dass Sie Ihre aktuellen und potenziellen Kunden nicht immer wieder mit derselben Kampagne bombardieren. Es bedeutet auch zu wissen, wann sie nicht glücklich sind, so dass Sie Maßnahmen ergreifen können, bevor sie Ihnen sagen, dass sie gehen. Durch relevantes Marketing und die Bewältigung ihrer Anliegen werden Kundenbindung, Engagement und Ausgaben erhöht.
Mit dem maschinellen Lernen können Sie Kaufverhalten, Website-Besuche, App-Nutzung, Kampagnenreaktionen, Präferenzen und viele andere Datenpunkte verwenden, um äußerst präzise Vorhersagen für die nächste beste Aktion zu erhalten. Unternehmen haben es zur Kundensegmentierung verwendet, um Kundengruppen zu extrahieren, die Kundenabwanderung vorherzusagen, um proaktive Präventionsmaßnahmen zu implementieren, und um die Lebensdauer der Kunden zu prognostizieren.
Die Bedeutung des maschinellen Lernens heute und in Zukunft
Daten werden schneller als zu irgendeinem anderen Zeitpunkt in der Historie erzeugt. Das Tempo wird sich nur erhöhen, da immer mehr Menschen Zugang zu Informations- und Kommunikationstechnologien auf der ganzen Welt erhalten. Dies erfordert, dass diese Daten zusammengetragen werden und alles verstehen. Mit dem maschinellen Lernen ist es jetzt möglich, schnell die Einsicht zu gewinnen, die ein Unternehmen oder eine andere Organisation benötigt.
Maschinelles Lernen ist ein Werkzeug wie jedes andere, und wenn Sie es richtig einsetzen, können Sie Dividenden zahlen. Machen Sie es zu einem Teil Ihrer Gesamtstrategie, um Ihr kleines Unternehmen effizienter und produktiver zu machen.
Maschinelles Lernen Foto über Shutterstock
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