Entdecken Sie 4 Vorteile der Anwendung von maschinellem Lernen für Ihr Unternehmen

Eine Kulturdatengesteuert, das heißt, mit einer datengestützten Steuerung, sichert einen Wettbewerbsvorteil, Schnelligkeit bei Entscheidungen und Überprüfungen zuvor festgelegter Strategien. Auf diese Weise, dermaschinelles Lernen – Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der es Systemen ermöglicht, aus Daten zu lernen, Muster identifizieren und Vorhersagen treffen, ohne auf vorprogrammierte Regeln angewiesen zu sein – es ist eines der Werkzeuge, die zum gesamten Prozess beitragen. 

Douglas Costa, CTO der Deal-Gruppe, Technologiedienstleistungsberatung, stellt fest, dass maschinelles Lernen für Unternehmen unverzichtbar geworden ist. Die Projektionen untermauern Ihre These: dieGartnerwies darauf hin, dass 75% der Unternehmen bis 2025 in irgendeiner Form in maschinelles Lernen investieren werden. 

Die Algorithmen des maschinellen Lernens entwickeln sich weiter, je mehr Informationen sie ausgesetzt sind. Heute, er wird bereits in Bereichen wie E-Commerce weit verbreitet eingesetzt, Finanzen, bei der Betrugserkennung, neben der Optimierung von Produktionsketten und der Anzeige personalisierter Empfehlungen in verschiedenen Aktivitäten, Punkte Douglas. Er erklärt auch, dass maschinelles Lernen Daten in großem Maßstab und hoher Geschwindigkeit verarbeitet, generierendErkenntnissefrüher manuell unerreichbar. "Beim Verwenden der Daten", Unternehmen können die Effizienz steigern, die Kundenerfahrung verbessern und Innovation vorantreiben, kommentiere

Um die Bedeutung des maschinellen Lernens zu betonen, der Spezialist hebt 4 Vorteile der Nutzung in Unternehmen hervor

1. Automatisiert Prozesse, indem wiederholende und manuelle Aufgaben reduziert werden: „Es wird Zeit gewonnen, damit das Team sich auf strategischere Aktivitäten konzentrieren kann, die intellektuelle Anstrengungen erfordern“, bewertet Douglas.  
2. Präzise Vorhersagen: Die Daten des maschinellen Lernens antizipieren Markttrends, zukünftige Anforderungen und das Verhalten der Verbraucher. 
3. Informationsbasierte Entscheidungen: „Es wird möglich, Rohdaten inErkenntnissehandlungsfähig, die fundierte Entscheidungen effektiver und schneller machen.  
4. Personalisierte Erfahrung: Mit Machine Learning ist es möglich, eine relevantere und individuellere Kundenreise anzubieten.  

Der Geschäftsführer macht einen Vorbehalt: „Die Modelle sind nur so gut wie die Informationen, mit denen sie gefüttert werden“, jedoch können unvollständige oder einseitige Informationen zu ungenauen oder schädlichen Ergebnissen führen. Deshalb ist es notwendig, bei der Herangehensweise auf die Integrität und Sicherheit zu achten, mit Lösungen, die die Qualität der Informationen validieren und die Systeme vor digitalen Bedrohungen schützen, abschließen den CTO.