Anwendungsfälle des maschinellen Lernens und potenzieller Wert der ML-Technologie über Branchen hinweg

Dies ist nicht einfach wieder ein Artikel, der von der KI- und ML-Hype profitiert. Wir werden Sie nicht mit KI-Vorteilen bombardieren, die für Ihr Unternehmen irrelevant sind, oder Sie einfach überzeugen, alle Trends zu verfolgen. Stattdessen lassen Sie uns langsam vorgehen und sehen, wie Sie maschinelles Lernen (ML) auf bestehende Datenanalyse-Tools anwenden können.

Ein 2023 Rackspace Technology-Umfrage Eine Umfrage unter 1420 IT-Experten weltweit ergab, dass fast 33 Prozent erst im vergangenen Jahr mit der Einführung von KI und ML begonnen haben – im Vergleich zu 17 Prozent, die ihre Initiativen in diesem Bereich vor zwei Jahren begonnen haben, und 11 Prozent, die sie vor drei Jahren begonnen haben. Diese Ergebnisse unterstreichen, dass Unternehmen in verschiedenen Branchen den Wert der Einführung von KI und ML erkennen und bereit sind, modernste Technologien einzuführen.

Was treibt die heutigen Unternehmen dazu, ML-Algorithmen zu integrieren? Dieser Artikel führt Sie durch die Gründe für die ML-Implementierung und die Anwendungsfälle der maschinellen Lerntechniken, die eine konkrete Wertschöpfung versprechen, unabhängig von der Branche, in der Sie tätig sind. Sie erhalten eine detaillierte Checkliste, anhand derer Sie entscheiden können, ob Sie ML sofort implementieren möchten oder möglicherweise etwas Zeit benötigen, um sich vorzubereiten. Nehmen wir den ersten Schritt in diese turbulente Welt der KI, indem wir den Wert von maschinellem Lernen definieren.

Angenommen, datenanalytische Verfahren wie Business Intelligence (BI) sind bereits Bestandteil Ihres Geschäftsprozesses und spielen eine wichtige Rolle bei der Entscheidungsfindung. In diesem Fall:, Entwicklung von maschinellem Lernen Dies könnte eine erfolgreiche Option sein. Die Datenwissenschaft und insbesondere die Entwicklung von maschinellem Lernen sind der nächste logische Schritt nach der Implementierung von BI, da sie Ihnen helfen, die Datenanalyse noch tiefer zu betrachten und von der Sammlung, Sortierung und Analyse der von Ihrem Unternehmen generierten Daten zu der Erstellung begründeter Geschäftsvorhersagen auf der Grundlage von BI-gestützten Erkenntnissen zu wechseln. Datenanalysedienste Wir können diesen Übergang weiter unterstützen, indem wir spezielle Tools und Expertise anbieten, die wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten liefern. Dazu gehören die Verarbeitung großer Datenmengen, die Prognose der Geschäftsentwicklung und sogar der Vorschlag für Verbesserungen Ihrer Geschäftsprozesse.

KI-Modelle können aus Ihren Geschäftsdaten selbstständig lernen und automatisieren Routineaufgaben wie:

• Beantwortung von Beschwerde-E-Mails
• Die Feststellung betrügerischer Zahlungsaktivitäten oder Anomalien in der Produktionslinie
• Sich um alle Probleme umgehend zu kümmern

Diese und viele weitere Funktionen machen Machine Learning-Services und Datenwissenschaftliche Dienstleistungen Eine große Chance für Unternehmen, fortschrittliche Geschäftsstrategien umzusetzen, ein Wachstumsdenken zu entwickeln und das Potenzial ihrer Fülle an Daten zu maximieren.

Wie verschiedene Unternehmen ihre Wahl von ML-Lösungen begründen

Laut dem Jahr 2023 Rackspace Technology-Umfrage Wie wir bereits am Anfang dieses Artikels erwähnt haben, sind hier die fünf wichtigsten Gründe, warum Unternehmen ML nutzen:

Verbessern Sie die Geschwindigkeit und Effizienz bestehender Geschäftsprozesse. Maschinelles Lernen kann gleichzeitig in mehrere Geschäftsprozesse integriert werden, um die Gesamtbetriebseffizienz zu verbessern. Zum Beispiel kann ML die Ursachen wiederkehrender Probleme definieren oder Kundenbedenken und Beschwerden klassifizieren, um den Supportteams zu helfen, diese schnell zu lösen.

Voraussagen der Geschäftsergebnisse und Branchenentwicklungen. Maschinelles Lernen ist eine geeignete Option, wenn Sie wissen möchten, was die Zukunft für Ihr Unternehmen bereithält. ML nutzt mathematische Formeln und statistische Methoden und integriert diese mit Diensten von Drittanbietern, um zukünftige Ergebnisse anhand von Branchentrends, Marktschwankungen sowie vergangenen und aktuellen Geschäftsabläufen präzise vorherzusagen. So können beispielsweise ML-Modelle trainiert werden, um vorherzusagen, wie neue Produkte und Dienstleistungen in der aktuellen Branche von der Zielgruppe angenommen werden und welche Rendite Sie erwarten können.

Verringern Sie das Geschäftsrisiko, indem Sie simulierten Szenarien nachgehen. Mit ML können Sie außerdem Anomalien und Probleme vorhersagen und nachverfolgen, um sie in Zukunft besser zu bewältigen oder sogar zu verhindern. Das maschinelle Lernen ermöglicht es Ihnen, risikolose Experimente mit synthetischen Daten durchzuführen und Ihre ambitioniertesten Ideen zu validieren. ML kann Ihnen auch dabei helfen, Ihre Geschäftsstrategie zu verbessern: beispielsweise, indem Sie verschiedene Länder bewerten, um festzustellen, wo Sie Ihr Geschäft am erfolgreichsten ausbauen können. Um solche durch ML erzeugten Erkenntnisse wirklich effektiv zu nutzen, setzen Unternehmen häufig auf robuste Dienstleistungen für die Entwicklung von Big Data die eine genaue Datenerfassung und -verarbeitung in großem Maßstab gewährleisten.

Verbessern Sie die Personalisierung in der Arbeitsumgebung. Neben der Durchführung regelmäßiger Mitarbeiterbefragungen können Sie ML-Algorithmen nutzen, um mehr über die Leistung und die Präferenzen Ihrer Mitarbeiter zu erfahren. Es geht nicht darum, Ihre Mitarbeiter auszuspionieren, sondern vielmehr darum, eine Möglichkeit zu schaffen, sie zu vernetzen und zu zeigen, dass Sie auf ihre Bedürfnisse und Meinungen achten.

Im Jahr 2019, Das beliebteste Arbeitsplatz-Forschungsteam hat 3.600 Mitarbeiter befragt. In verschiedenen Bereichen untersuchten sie ihre Emotionen und entwickelten anschließend ein spezielles ML-Algorithmus, der Feedback automatisch analysiert und Erkenntnisse auswertet, indem er das Feedback nach Stimmung und Schlüsselthemen unterteilt. Dank dieser Methode konnten die Forscher schnell die emotionale Verbundenheit der Mitarbeiter mit ihren Arbeitsplätzen definieren und einen Rahmen schaffen, den Führungskräfte nutzen können, um ihre Beziehungen zu den internen Teams zu verbessern.

Neues Angebot oder Änderung bestehender Dienstleistungen. Durch die Analyse großer Datensätze, insbesondere mithilfe von nicht-gesteuerten Lernmethoden, können ML-Modelle Ihnen dabei helfen, Muster und Zusammenhänge in Ihren Datensätzen zu erkennen. Business Intelligence-Dienstleistungen sind nicht in der Lage, zu zeigen.

Maschinelles Lernen breitet sich rasch in verschiedenen Branchen und Unternehmen verschiedener Größen aus; es automatisiert komplexe Aufgaben und entlastet Menschen von Arbeiten, die sie jahrelang dauern könnten. Aber jeder Einsatzfall im Bereich maschinelles Lernen ist anders – in diesem Abschnitt erfahren Sie, warum.

Statista hat eine gründliche Marktforschung durchgeführt, um einen ungefähren Prozentsatz der Unternehmen in verschiedenen Branchen zu bestimmen, die ML bereits implementiert haben, um festzustellen, welche Branchen bis zum letzten Update im August 2023 die führende Rolle in dieser Technologie einnahmen.

Im Folgenden finden Sie detaillierte Beispiele für die Anwendungsmöglichkeiten von maschinellem Lernen in vier Branchen: Fertigung, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Immobilien. Laut Statista sind die ersten drei Branchen die aktivsten Verfechter von maschinellem Lernen, aber wir haben dem Verzeichnis auch Immobilien hinzugefügt (obwohl Statista dies nicht erwähnt hat), da wir Erfahrung in der Bereitstellung fortschrittlicher Softwarelösungen für Immobilien haben und die Immobilienbranche die Technologie des maschinellen Lernens ebenfalls schnellstmöglich einsetzt.

Anwendungsfälle in der Fertigung für maschinelles Lernen: Sicherstellung von effizienten und produktiven Montagelinien

• Anomalien erkennen. Unvorhergesehene Ausfälle der Ausrüstung, plötzliche Stromausfälle und falsch montierte Produkte kosten die Fertigungsindustrie viel Geld. Laut dem obigen Diagramm ist die Fertigungsindustrie die führende Branche bei der Einführung von maschinellem Lernen (mit 18,88 Prozent der Hersteller haben bis 2023 ML implementiert), und das liegt hauptsächlich daran, dass ML-Modelle Herstellern dabei helfen können, viele Probleme rechtzeitig vorherzusagen und zu bewältigen und dadurch das Risiko zu verringern.
• Geräte werden automatisch an die Anforderungen der Produktion und Verarbeitung angepasst. Maschinelles Lernen kann auch die Programmierung von Produktionsanlagen automatisieren. Es kann Herstellern dabei helfen, ihre Montageanlagen besser zu steuern und die Kosten durch Ausfälle der Produktionsanlagen zu senken.

Beispiele für reale Anwendungen der maschinellen Lerntechniken:

Bosch Sie haben sich das ehrgeizige Ziel gesetzt, bis 2025 jedes Produkt entweder mithilfe von KI oder vollständig mit KI herzustellen. Sie nutzen außerdem aktiv KI und ML, um Anomalien oder Engpässe in ihrem Produktionsprozess bereits in den frühen Phasen zu erkennen und die Ursachen effizient zu identifizieren, um daraus Lehren zu ziehen.

Beispiele für Anwendungsfälle der maschinellen Lerntechnologie in der Finanzbranche: Nutzen von ML zur Förderung des Geschäftserfolges

• Angebot personalisierter Finanzdienstleistungen. ML-Algorithmen können große Datenmengen an Kundenerfahrungsdaten analysieren und personalisierte Optionen definieren, um die Kundenbindung zu steigern. So kann eine digitale Bank mithilfe von ML Informationen über die häufigsten Einkäufe eines Kunden im Laufe eines bestimmten Monats sammeln und anschließend personalisierte Cashback-Services von Einzelhändlern für Produkte anbieten, die für den Kunden von Interesse sein könnten.
• Verbessern Sie die Entscheidungsfindung bei der Kreditvergabe. ML kann Finanzinstituten ermöglichen, Kreditgenehmigungen zu automatisieren und zu beschleunigen, sodass Kunden binnen Minuten und ohne zeitaufwändige Papierarbeit Kredite aufnehmen können. Aus betriebswirtschaftlicher Sicht können ML-Algorithmen Kundendaten analysieren, um die Kreditwürdigkeit der Kunden für die Kreditvergabe schnell zu definieren.
• Sorgen Sie für eine präzise Erkennung von Betrugsfällen. Datenschutz und Sicherheit sind für Finanzinstitute von entscheidender Bedeutung, und maschinelles Lernen kann dabei eine hilfreiche Hilfe sein. Benutzerdefinierte ML-Algorithmen können geschult werden, um betrügerische Aktivitäten mühelos zu erkennen, indem sie große Datensätze mit Finanzdaten von Kunden filtern.

Echte Beispiele:

#1: Zusätzlich zu der Stromversorgung ihres KI-Assistenten, Wells Fargo Verwendet KI und ML als Grundlage für die Entwicklung einer Datenwissenschaftsplattform, die ihrem internen Data Science-Team hilft, effizient KI-Lösungen zu entwickeln, um die Kundenerfahrung weiter zu verbessern.

#2: Die Standard Chartered Bank nutzt maschinelles Lernen zur Automatisierung manueller Geschäftsprozesse, zur Erkennung von Betrug und zur Bereitstellung personalisierter Kommunikationsansätze, Angebote und Dienstleistungen für Kunden.

• Vorkomplizierte Präzisionsmedizin. ML-Algorithmen können verwendet werden, um die Arzneimittelreaktionen bei hochrisikopatienten zu prognostizieren und individuelle Behandlungspläne auf der Grundlage von Laboranalysen und Lebensgewohnheiten zu erstellen. Mit ML ist es auch möglich, klinische Entscheidungen zu erleichtern und Kliniker dabei zu unterstützen, präzise Diagnosen schneller zu stellen. Dies ist von großer Bedeutung, da die Gewinnung von Zeit bei der Behandlung von Krankheiten lebensrettend sein kann.
• Analysieren von medizinischen Bildern. Dieser Einsatzfall der maschinellen Lerntechnologie hat sich in der medizinischen Bildanalyse als äußerst effizient erwiesen, da er schwerwiegende Erkrankungen wie Krebs und Herz-Kreislauf-Erkrankungen vorhersagen und es den Patienten ermöglichen kann, die Behandlung bereits in den frühen Stadien zu beginnen.

Echte Beispiele:

Mediziner an der Universität Cambridge haben getestet ein Tool für maschinelles Lernen Das System kann MRT-Scans des Gehirns analysieren und den Beginn der Alzheimer-Krankheit vor dem Auftreten der ersten Symptome vorhersagen. Dadurch können Kliniker Medikamente vorab verschreiben und den Patienten Lebensstil-Tipps geben, die dazu beitragen können, den Beginn und die Progression der Erkrankung zu verzögern.

• Bewerten Sie die Eigenschaften des Objekts. ML-Modelle können geschult werden, um eine breite Auswahl an Bildern für verschiedene Eigenschaften zu durchlaufen, die Bedingungen für jede Eigenschaft zu definieren und ein Rangsystem zu erstellen. Auf diese Weise können Käufer und Verkäufer Verzerrungen in der Immobilienanalyse vermeiden und einen umfassenden Bericht erhalten, der sowohl die tatsächliche Zustand des Objekts als auch Preisempfehlungen umfasst.
• Erstellen Sie personalisierte Empfehlungen zu Immobilien und Mietpreisen. Aufgrund der Suchergebnisse können ML-Modelle den Verbrauchern Optionen anbieten, die denen ähneln, die sie kaufen oder mieten möchten. Auf diese Weise bleiben potenzielle Kunden länger auf der Website und sind eher dazu geneigt, eine Kaufentscheidung zu treffen.
• Definition des Immobilieninvestitionsträgers. Durch die Berücksichtigung mehrerer Faktoren wie Marktlage und der finanziellen Situation eines Verbrauchers können ML-Algorithmen ein Risikobewertungssystem für Immobilienkäufe definieren und sogar Anlageberatung anbieten. Potenzielle Risiken können mit der wirtschaftlichen Situation der Stadt oder des Landes, Schwankungen der Kreditzinsraten sowie sogar mit potenziellen Umweltrisiken in Verbindung gebracht werden.

Echte Beispiele:

#1: Eine breite Auswahl Zillow Die Funktionen basieren auf maschinellem Lernen, wie z. B. personalisierte Home-Empfehlungen, die Erstellung von Gebäudegestaltungen und semantische Suchfunktionen.

#2: HouseCanary Verwendet maschinelles Lernen (ML) zur objektiven Bewertung des Zustands, des Wertes und der Qualität eines Hauses. Darüber hinaus identifizieren maschinelle Lernmodelle die Variablen, die die Hauspreisbildung am stärksten beeinflussen, sodass HouseCanary diese besonders hervorhebt und sie beispielsweise in seinem Filterungs-System für Immobilien priorisiert, um die Suche nach Immobilien zu vereinfachen.

Für jeden Business Case können individuelle Machine-Learning-Anwendungen existieren, die sich von denen unterscheiden können, die wir bereits erwähnt haben. Der entscheidende Erfolgsfaktor bei der Implementierung von ML ist die sorgfältige Problemlösung mit Hilfe von ML. In dem nächsten Abschnitt erfahren Sie mehr darüber und welche weiteren Voraussetzungen für eine erfolgreiche Anwendung von ML erforderlich sind.

Maschinelles Lernalgorithmen können zwei Hauptaufgaben mit Ihren Daten durchführen: Klassifizierung und Vorhersage. Je nachdem, ob ML-Modelle mit beschrifteten oder unbeschrifteten Daten versorgt werden, können maschinelle Lernalgorithmen in folgende Kategorien unterteilt werden: überwacht und Ohne Aufsicht. Außerdem gibt es auch Verstärkungsmusterlernen, Dies eignet sich für eine begrenzte Anzahl von Anwendungsfällen im Bereich der maschinellen Lerntechnologie, wie in der Gaming-Branche und in der Robotik, und erfordert die Schulung eines maschinellen Lernmodells anhand einer Reihe von Fehlern und Erfolgen, wobei das Modell durch die Erfahrung lernt, wie es Fehler vermeiden kann, je mehr es diese erzeugt.

Kennzeichnung der Daten Bezieht sich auf Datensätze mit bestimmten Eigenschaften (z. B. medizinische Bilder wie Röntgenbilder, MRT-Scans oder CT-Scans mit Kennzeichnungen für interessierende Bereiche wie Tumore, Frakturen oder andere Anomalien). Solche Datensätze werden zur Schulung von überwachten maschinellen Lernmodellen verwendet. Unmarkierte Daten, wiederum, bezieht sich auf Datensätze ohne jegliche Merkmale (z. B. Zeitreihendaten aus IoT-Geräten und Sensoren, die in Produktionsanlagen installiert sind). Unmarkierte Daten eignen sich für die Schulung eines unüberwachten maschinellen Lernalgorithmus.

Das überwachte und das unüberwachte maschinelle Lernen verfolgen unterschiedliche Ziele und verwenden unterschiedliche Techniken. überwachtes Lernen, Sie müssen eine Klare Problematik Um ein ML-Modell zu lösen. Für Unüberwachte Lernmethode, kann Ihr Ziel darin bestehen, zu definieren Neue Muster durch die Analyse verschiedener Unlabelt Datensätze. Das unkontrollierte maschinelle Lernen lässt sich mit einer Brainstorming-Sitzung mit allen Teammitgliedern vergleichen, um neue Lösungen für alte Probleme zu entwickeln. Das kontrollierte Lernen ähnelt einer Vorstandssitzung, bei der jeder Geschäftsführer Dokumente analysiert, die klar definierte geschäftliche Ziele verfolgen.

Betreute maschinelles Lernen:

• Klassifizierung. Dieser ML-Algorithmus kategorisiert beschriftete Datensätze in vorgegebene Klassen. Die klassifizierende ML-Methode benötigt eine große Menge an Trainingsdaten, um ML-Algorithmen zu versorgen und hochfunktionale ML-Modelle zu erstellen. Klassifizierung funktioniert gut zur Unterscheidung zwischen legitimen und Spam-E-Mails oder zur Klassifizierung von Bildern nach Kategorien (wie Tierarten, Produktgruppen, Auto-Modelle und Berufe). Typische Klassifizierungsmuster sind logistische Regression, Entscheidungsbäume, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbors (KNN) und Random Forest.
• Regression. Dies ist ein weiterer Ansatz der sogenannten supervised learning, der darauf abzielt, zukünftige Ergebnisse anhand früherer Daten vorherzusagen. Dies kann beispielsweise die Preisentwicklung von Häusern anhand der früheren Preise ähnlicher Immobilien sein. Ein weiteres Beispiel könnte die Vorhersage des Energieverbrauchs eines Gebäudes sein, wobei mehrere Variablen wie die Anzahl der Wohnungen und die ungefähre Anzahl der in jedem Haushalt verwendeten elektrischen Geräte berücksichtigt werden. Typische Regressionsmodelle sind Zeitreihenmodelle, Gradient Boosting Machines (GBM) zur Regression, Ridge Regression (L2-Regularisierung), Lasso Regression (L1-Regularisierung) und Elastic Net Regression.

Nicht-überwachte Machine-Learning-Algorithmen:

• Klastrierung. Ein Clustering-Maschinelerenngleichung trennt große Teile unklassifizierter Daten in Cluster von Datensätzen mit ähnlichen Parametern. Im Gegensatz zu Klassifikationsalgorithmen benötigen Clustering-ML-Algorithmen weder Trainingsdaten noch vordefinierte Cluster, um Daten zu trennen. Ein Beispiel für Clustering ist die Analyse verschiedener Stadtteile und die Definition von Vierteln mit der günstigsten Infrastruktur und höchster Lebensqualität. Es ist jedoch ratsam, die Ergebnisse der Clustering-Algorithmen zu validieren, da diese die Daten in Cluster gruppieren können, die für Ihr Unternehmen keinen Sinn ergeben und keine aussagekräftigen Erkenntnisse liefern. Typische Clustering-Algorithmen umfassen K-Means Clustering, hierarchisches Clustering, räumliches Dichteclustering von Anwendungen mit Rauschen (DBSCAN), gaussische Mischmodelle (GMM), agglomerative Nesting (AGNES) und Erweiterungen des Dichteclustering.

Die Klassifizierung, Regression und Clustering können weiter in verschiedene Techniken unterteilt werden, die bei der Lösung verschiedener Klassifizierung- oder Prognoseaufgaben hilfreich sind. Es gibt eine immense Anzahl an ML-Modellen, von denen einige möglicherweise nicht einmal unter die Kategorien fallen, die wir in diesem Abschnitt beschrieben haben. Aber jede Information wird besser verstanden, wenn sie zumindest in gewissem Maße strukturiert ist. Die richtige Vorgehensweise beim Training eines ML-Modells, das Ihre spezifische Geschäftsaufgabe löst oder dazu beiträgt, ein bestimmtes Ziel zu erreichen, zu definieren, ist eine aufwendige Aufgabe, die eine qualifizierte Data-Team benötigt, um Ihre Dateninfrastruktur gründlich vorzubereiten. Anwendung Entwicklung von KI-Diensten Kann sicherstellen, dass diese Prozesse effizient und effektiv durchgeführt werden.

So integrieren Sie ML-Lösungen und vermeiden Workflowschwierigkeiten und Widerstand von Mitarbeitern: Yalantis hat einen Vier-Schritt-Plan

Wie wir bei allen anderen Technologien, die wir während unserer 15-jährigen Präsenz auf dem IT-Markt integriert haben, einen strukturierten Ansatz zur ML-Implementierung entwickelt haben. Er besteht aus vier Schritten.

Schritt 1. Beginnen Sie mit einem einfachen Ziel oder Problem

Um eine plötzliche Unterbrechung Ihres Geschäftsprozesses zu vermeiden, sollten Sie die Einführung von maschinellem Lernen langsam angehen – insbesondere wenn es für Ihre Organisation eine neue Herausforderung darstellt. Setzen Sie ein einfaches und realistisches Ziel, um ein bestimmtes Problem zu lösen, z. B. die Ursache für Kundenabwanderung zu definieren oder zu verstehen, warum Käufer während der Weihnachtszeit ihre Waren im Warenkorb verlassen. Alternativ können Sie ML nutzen, um zukünftige Bedürfnisse Ihrer Kunden vorherzusagen und experimentieren, indem Sie Rabatte für bestimmte Dienstleistungen oder Vorteile wie kostenlose Lieferung anbieten.

Schritt 2. Erstellen Sie einen Proof-of-Concept
Um auf der sicheren Seite zu bleiben, können Sie das Problem lösen oder das Ziel, das Sie in Schritt 1 identifiziert haben, erreichen, indem Sie zunächst ein Proof of Concept entwickeln. Auf diese Weise können Sie Risiken vermeiden und den Mehrwert von ML für Ihr Unternehmen aus erster Hand erleben.

Schritt 3. Ergebnisse bewerten
Sobald Sie ein Proof-of-Concept haben, können Sie dessen Ergebnisse messen. Und wenn Ihr Versuch scheitert, können Sie daraus noch mehr lernen, da Sie besser auf den nächsten Versuch vorbereitet sein und eine höhere Erfolgschance haben werden. Ihr Proof-of-Concept kann bereits hilfreich sein, indem er zeigt, warum Sie das Problem nicht lösen oder Ihr Ziel mithilfe anderer Methoden nicht erreichen konnten. Darüber hinaus ist der größte Vorteil von ML-Algorithmen, dass sie Ihnen dabei helfen, Vorurteile zu vermeiden, da sie keine persönlichen Ziele verfolgen, im Gegensatz zu Stakeholdern, die möglicherweise verborgene subjektive Gründe für bestimmte Geschäftsentscheidungen haben.

Schritt 4. Raus aus der Scheu
Man sollte auf jeden Fall nicht bei der Proof-of-Concept-Phase stehenbleiben. Vielmehr sollte man seine ML-Lösung erweitern und skalieren, indem man sie mit mehr Daten aus einer größeren Anzahl von Quellen, wie IoT-Geräten und Drittanbieter-Services, versorgt. Man kann Risikobewertungsrunden durchführen und mehr Stakeholder und Data-Spezialisten einbeziehen, um sein Selbstvertrauen zu stärken und mit Machine-Learning-Projekten weiter voranzukommen. In diesem Schritt kann man das ursprüngliche Problem oder das Ziel ändern und ein komplexeres auswählen.

Zwischen diesen vier Schritten gibt es eine Menge technischer Arbeit, die die Erhebung und die Vorbereitung von Daten sowie die Auswahl der geeigneten Machine-Learning-Technologien und Algorithmen umfasst. Wir haben die Schritte bewusst vereinfacht, damit Sie als Unternehmensleiter ML-Implementierungen aus Ihrer Perspektive vollständig verstehen können. Mut und Bereitschaft, kalkulierte Risiken einzugehen, sind der Schlüssel zum Erfolg mit einer solchen disruptiven und leistungsstarken Technologie wie Machine Learning.

Sobald ML implementiert ist, wird es Ihre Entscheidungsfindung völlig verändern, Ihnen helfen, Geschäftsbeschränkungen schnell zu erkennen und zu lösen, und Ihre Geschäftseffizienz sowie die Geschwindigkeit der Servicebereitstellung erhöhen. Je schneller und innovativer Sie in diesen ungewissen Zeiten sind, desto größer ist die Chance, dass Ihr Unternehmen weiterhin profitabel und wettbewerbsfähig bleibt. Yalantis’ Data- und ML-Ingenieure können vertrauenswürdige Partner auf Ihrem Weg zu einer besser organisierten und aussagekräftigeren Zukunft sein.