Können Spezialisten für maschinelles Lernen kleinen Unternehmen helfen?

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Viele Unternehmen sind bestrebt, ihr Geschäft mit Hilfe von "Big Data" voranzubringen, insbesondere mit Algorithmen des maschinellen Lernens. Häufig wird maschinelles Lernen für prädiktive Analysen eingesetzt, um beispielsweise die Kundentreue in den nächsten Monaten zu prognostizieren, was den Unternehmen hilft, bessere Entscheidungen in Bezug auf das Preisangebot usw. zu treffen. In jüngster Zeit werden Algorithmen des maschinellen Lernens auf neuartige Weise eingesetzt; so kann beispielsweise ein Personalvermittlungsunternehmen maschinelles Lernen einsetzen, um Bewerber in die engere Auswahl zu nehmen.

Um diese maschinellen Lernfähigkeiten zu entwickeln, können große Unternehmen über interne Experten verfügen oder mit folgenden Unternehmen zusammenarbeiten Anbieter von Lösungen für maschinelles Lernen. Aufgrund ihres geringen Betriebsbudgets haben kleinere Unternehmen möglicherweise Schwierigkeiten, diese Fähigkeiten zu erreichen. Unternehmen können jedoch von der Einstellung eines freiberuflichen Datenwissenschaftlers profitieren, um ihren Bedarf an maschinellem Lernen zu decken.
Hier erörtern wir die drei wichtigsten Gründe für die Beauftragung eines freiberuflichen Experten (Ph.D. oder Post-Doc) für die Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen:
1. Nutzen Sie den globalen Talentpool: Die Einstellung eines freiberuflichen Datenwissenschaftlers auf einem virtuellen Marktplatz kann einen größeren Talentpool zur Auswahl bieten. An manchen Standorten sind beispielsweise Personen mit den Fähigkeiten zur Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen vor Ort nicht verfügbar. Ein virtueller Marktplatz beschränkt die Auswahl nicht auf lokale oder umzugsbereite Kandidaten. Da viele Unternehmen die Möglichkeit bieten, aus der Ferne zu arbeiten, kann sich der Experte an einem anderen Ort als dem Firmensitz befinden. Diese geografische Freiheit kann dazu beitragen, dass viele Unternehmen an entfernten Standorten vom maschinellen Lernen profitieren.

2. Stellen Sie für die projektspezifischen Fähigkeiten ein: In dem Maße, wie sich ein Unternehmen weiterentwickelt, können sich auch seine Anforderungen an das maschinelle Lernen ändern. Gleichzeitig entwickeln sich auch die Fähigkeiten zur Analyse von "Big Data" weiter. In einer solch dynamischen Situation ist es für viele Unternehmen nicht möglich, einen Vollzeitmitarbeiter einzustellen. Nach der Definition des Projektbedarfs entscheiden sich die Unternehmen dafür, Talente einzustellen, die über die für das maschinelle Lernen erforderlichen Fähigkeiten verfügen.

3. Finanzielle Flexibilität: Da viele Start-ups mit kleineren Budgets arbeiten, können sie ihre Freiberufler pro Projekt oder pro Aufgabe bezahlen. Im Vergleich zur Einstellung eines Vollzeitmitarbeiters kann die Einstellung eines freiberuflichen Experten ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis bieten und den Unternehmen helfen, die Ressourcenknappheit zu überwinden. Darüber hinaus können sich Unternehmen dafür entscheiden, Personen mit Kenntnissen in der Open-Source-Programmierung, wie z. B. R, einzustellen, anstatt Geld für Computerplattformen auszugeben. Viele freiberufliche Experten sind begierig darauf, an einer neuen Herausforderung zu arbeiten, um intellektuell zufrieden zu sein. Daher können Unternehmen einen freiberuflichen Experten einstellen, ohne ihre Finanzen zu belasten.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Unternehmen profitieren können von Beauftragung eines fachkundigen Freiberuflers der einen systematischen Ansatz für maschinelles Lernen zur Lösung des Geschäftsproblems hat. Die Beauftragung eines fachkundigen Freiberuflers von einem virtuellen Marktplatz kann mehr Möglichkeiten bieten als ein lokaler Talentpool und letztlich auch finanzielle Vorteile mit sich bringen.


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Über den Autor

Aditi ist eine Expertin auf dem Gebiet der Wechselwirkungen zwischen Körper und Geist. Nach ihrem Doktortitel in Humanphysiologie an der Universität von Oregon konzentrierte sich ihre Forschung auf physiologische Veränderungen im Zusammenhang mit emotionaler Abstumpfung und Stress. Neben der Wissenschaft interessiert sie sich für Foodwriting, Kunst und Kunstgeschichte.

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