Spezialisten für maschinelles Lernen: Wie können sie kleinen Unternehmen helfen?

0

"Können Maschinen denken?"                                                                 - Alan Turing

Maschinelles Lernen, a branch of computer science, focuses on developing algorithms that can “learn” from or adapt to the data and make predictions. As a small business owner, who has no digital products or has minimal web presence, you may not be too interested in the advances made in the field of machine learning. However, recently non-digital companies, big and small too, are using machine learning approach to advance their businesses.

Das maschinelle Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum, das von digitalen Anwendungen wie der Entwicklung von Videospielen bis hin zu unternehmensbezogenen Funktionen wie dem Marketing reicht. Algorithmen für maschinelles Lernen muss nicht auf große Unternehmen oder webbasierte Unternehmen wie Amazon beschränkt sein. Wie kann ein Kleinunternehmer von der Beratung durch Spezialisten für maschinelles Lernen profitieren? Hier erörtern wir die drei wichtigsten Möglichkeiten:

Prädiktive Analyse:  Jeden Tag werden mehr und mehr Daten verfügbar, da wir Technologie in unser Leben integrieren, z. B. Daten aus der Verwendung von tragbaren Geräten oder der Nutzung sozialer Medien. Mit dem Ansatz des maschinellen Lernens können diese Daten aussagekräftige Vorhersagen liefern, die den Unternehmen helfen, entsprechend zu planen. Die prädiktive Analyse ist nicht auf Daten aus externen Quellen beschränkt. Kleinunternehmer können ihre internen Daten und den Ansatz des maschinellen Lernens nutzen, um Umsatzprognosen zu erstellen und darüber hinaus Kunden zu identifizieren, die möglicherweise gefährdet sind.

Verstehen von subtilen Beziehungen zwischen Variablen: Große Daten sind dynamisch, das heißt, sie ändern sich im Laufe der Zeit häufig. Herkömmliche Berechnungsmethoden benötigen mehr Zeit, um herauszufinden, wie ein Faktor mit einem anderen zusammenhängt. Mit Algorithmen des maschinellen Lernens lassen sich die interessanten Zusammenhänge schnell klären. Ein Beispiel: Airbnb , ein Unternehmen, das Ferienhäuser, Wohnungen usw. auflistet, war daran interessiert, den Eigentümern von Mietobjekten (auch Gastgeber genannt) einen Preistipp zu geben. Anhand der Daten aus den Vermietungsangeboten entwickelte Airbnb ein Paket für maschinelles Lernen namens Aerosolve, um die Beziehung zwischen den Vermietungsangeboten und den erzielten Preisen zu verstehen. Airbnb-Gastgeber profitieren nun von dem Preistipp, den der maschinelle Lernalgorithmus von Airbnb anbietet.

Entwickeln Sie neue Anwendungen: Machine learning algorithms can provide new interesting solutions to questions that could not be answered before.  Clarifi, a start-up company that uses machine learning algorithms such as ‘Deep Learning technique’, has developed software service that enables computers to understand videos. This service can further advance business abilities e.g., to advertise a certain product at certain time.

Obwohl wir hier nur drei Bereiche behandeln, sind die Möglichkeiten endlos. Maschinelles Lernen ist ein Bereich, der sich ständig weiterentwickelt und erweitert. Sein Einsatz ist nicht mehr auf große Unternehmen beschränkt, und auch kleine Unternehmen können davon profitieren. Einstellen eines Experten für maschinelles Lernen kann die nächste kluge Geschäftsentscheidung sein, die Sie treffen werden.


Kolabtree hilft Unternehmen auf der ganzen Welt, Experten auf Abruf zu engagieren. Unsere Freiberufler haben Unternehmen geholfen, Forschungsarbeiten zu veröffentlichen, Produkte zu entwickeln, Daten zu analysieren und vieles mehr. Es dauert nur eine Minute, um uns mitzuteilen, was Sie brauchen, und kostenlose Angebote von Experten zu erhalten.


Teilen.

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.

Eine Antwort hinterlassen