{"id":6489,"date":"2019-11-21T07:21:52","date_gmt":"2019-11-21T07:21:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/?p=6489"},"modified":"2019-11-21T11:24:05","modified_gmt":"2019-11-21T11:24:05","slug":"5-examples-of-machine-learning-you-should-know-about","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/5-examples-of-machine-learning-you-should-know-about\/","title":{"rendered":"5 Beispiele f\u00fcr maschinelles Lernen, die Sie kennen sollten"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Das Inhaltsverzeichnis<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f1d68b92b36\" aria-label=\"Table of Content\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f1d68b92b36\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/5-examples-of-machine-learning-you-should-know-about\/#1_Music_Spotify_and_Soundcloud\" title=\"1. Musik: Spotify und Soundcloud\u00a0\">1. Musik: Spotify und Soundcloud\u00a0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/5-examples-of-machine-learning-you-should-know-about\/#2_PathAi_Quick_Diagnosis_with_Tensorflow\" title=\"2. PathAi: Schnelldiagnose mit Tensorflow\u00a0\">2. PathAi: Schnelldiagnose mit Tensorflow\u00a0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/5-examples-of-machine-learning-you-should-know-about\/#3_Concerto_Medical_Data_Science_Via_ML\" title=\"3. Konzert: Medizinische Datenwissenschaft \u00fcber ML\u00a0\">3. Konzert: Medizinische Datenwissenschaft \u00fcber ML\u00a0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/5-examples-of-machine-learning-you-should-know-about\/#4_Web_Personalization_What_You_Like_When_You_Want_It\" title=\"4. Web-Personalisierung: Was Sie m\u00f6gen, wann Sie es wollen\u00a0\">4. Web-Personalisierung: Was Sie m\u00f6gen, wann Sie es wollen\u00a0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/5-examples-of-machine-learning-you-should-know-about\/#5_Education_As_a_Whole\" title=\"5. Bildung als Ganzes\u00a0\">5. Bildung als Ganzes\u00a0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/5-examples-of-machine-learning-you-should-know-about\/#Conclusion\" title=\"Schlussfolgerung\">Schlussfolgerung<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><em><span style=\"font-weight: 400;\">Paul Matthews, freelance tech writer, writes about examples of machine learning across the the <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">Gesundheitswesen<\/a>, entertainment, marketing and education industries.\u00a0<\/span><\/em><\/p>\n<p>Von der Front-End-Entwicklung bis zum Automobilsektor reichen die Anwendungen von <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/machine-learning?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=ML-Surprising-Applications\">maschinelles Lernen<\/a>g f\u00fcr Gesch\u00e4ftszwecke ist gr\u00f6\u00dfer denn je. Beispiele f\u00fcr maschinelles Lernen in der realen Welt sind Empfehlungsmaschinen, Objekterkennung, Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache und vieles mehr. Analysieren wir f\u00fcnf interessante Beispiele daf\u00fcr, wie maschinelles Lernen eingesetzt wird, um bessere Online-Erlebnisse zu schaffen und das Gesundheits- und Bildungswesen zu verbessern.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Music_Spotify_and_Soundcloud\"><\/span><b>1. Musik: Spotify und Soundcloud\u00a0<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0Unternehmen wie Universal, Sony und EMI haben in den letzten 10 Jahren eine massive Digitalisierung durchlaufen und sich von \"eine bestimmte Anzahl von Platten verkaufen\" zu \"diese Platte n-mal streamen\" entwickelt. Die Monetarisierung \u00fcber Werbung durch Abspielungen auf Portalen wie Youtube, Spotify und Soundcloud ist etwas, das man sich w\u00fcnscht. Wie k\u00f6nnen diese Plattformen in einem so lauten Musikmarkt konstant Traffic und Ohren zu ihren Ver\u00f6ffentlichungen lenken? Indem sie mit Hilfe von Machine Learning-Tools automatisch mehr und mehr Nutzer anziehen. Wie oft haben Sie schon gesehen (oder besser geh\u00f6rt), dass ein zuf\u00e4lliger Track in Ihrem t\u00e4glichen Mix als \"etwas, das auf Ihrem Geschmack basiert\" empfohlen wurde? Die Antwort auf genau diese Frage ist eine relativ einfache Anwendung, die Folgendes kombiniert<\/span><\/p>\n<p>1. die eigentliche Struktur des Liedes, und<br \/>\n<span style=\"font-weight: 400;\">2. die Tatsache, dass Nutzer den von Ihnen gew\u00e4hlten Titel vor oder nach dem empfohlenen Titel gespielt haben.<\/span><\/p>\n<p>Sowohl Spotify als auch Soundcloud verwenden ML-Algorithmen, um die Entscheidungen der Nutzer zu verstehen und zu analysieren und auf der Grundlage der gesammelten Informationen eine Entscheidung zu treffen.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"alignnone wp-image-6494\" src=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/phone-1024x683.jpg\" alt=\"\" width=\"462\" height=\"308\" srcset=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/phone-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/phone-300x200.jpg 300w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/phone-768x512.jpg 768w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/phone-1080x720.jpg 1080w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/phone.jpg 1350w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/phone-300x200@2x.jpg 600w\" sizes=\"(max-width: 462px) 100vw, 462px\" \/><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_PathAi_Quick_Diagnosis_with_Tensorflow\"><\/span><b>2. PathAi: Schnelldiagnose mit Tensorflow\u00a0<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">PathAi ist in erster Linie eine auf Tensorflow basierende Anwendung, die durch die Verkn\u00fcpfung von Symptomen und anderen Umgebungsvariablen (demografische Daten, Standort usw.) zur Beschleunigung der Diagnose beitr\u00e4gt. Das gr\u00f6\u00dfte Verkaufsargument von PathAi ist die Tatsache, dass es nicht nur auf einer vollst\u00e4ndig cloudbasierten Architektur gestartet werden konnte, sondern auch extrem schlank ist, verglichen mit anderen sperrigen Softwareprodukten im Gesundheitswesen, die manchmal Ad-hoc-Hardware erfordern. Angesichts der j\u00fcngsten Investitionswelle von \u00fcber $11 Millionen wird PathAi in naher Zukunft mit Sicherheit sehr gro\u00df werden.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es ist ziemlich schwierig, ein ML- oder technikbezogenes medizinisches Startup als zuk\u00fcnftigen \"Industriestandard\" zu bezeichnen, aber im Moment k\u00f6nnen wir mit Sicherheit sagen, dass PathAi den Grundstein f\u00fcr die Zukunft von Gesundheit und Technologie legt.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Concerto_Medical_Data_Science_Via_ML\"><\/span><b>3. Konzert: Medizinische Datenwissenschaft \u00fcber ML\u00a0<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mit Concerto analysieren wir noch immer den Gesundheitssektor und seine auf maschinellem Lernen basierenden Anwendungen. Als Concerto entwickelt wurde, hatten seine Sch\u00f6pfer eine klare Vorstellung: etwas zu bauen, das Onkologen, Chirurgen und Allgemeinmedizinern beim Verst\u00e4ndnis von Symptomen helfen k\u00f6nnte, indem es umfangreiche, manchmal verwirrende Datenbanken innerhalb von Sekundenbruchteilen automatisch verarbeitet. Concerto ist in der Tat das erste datenwissenschaftliche Werkzeug f\u00fcr medizinische Zwecke. Concerto wurde in New York von einem Team ehemaliger Datenwissenschaftler entwickelt und ist ein erfrischender Hauch von Technologie in einer medizinischen Welt, die sich bei der Datenverarbeitung immer noch auf Papier und eine langsame Kommunikation zwischen den Fachleuten verl\u00e4sst, was die Entwicklung jeglicher Art von Verfahren manchmal langsam und stressig macht. Concerto ist ein starkes und greifbares Beispiel f\u00fcr die Anwendung von Data Science auf Infrastrukturen und Architekturen f\u00fcr den Aufbau von Prozessen und nicht nur f\u00fcr Marketingziele und Retargeting-Anzeigen. Concerto wird im Jahr 2025 die meistgenutzte Datenbank sein, zumindest in den USA.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Web_Personalization_What_You_Like_When_You_Want_It\"><\/span><b>4. Web-Personalisierung: Was Sie m\u00f6gen, wann Sie es wollen\u00a0<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ah, maschinelles Lernen und Marketing. Wenn das nicht die gr\u00f6\u00dfte Kombination des Jahrzehnts ist, dann gibt es keine andere. Mit Web-Personalisierung meinen wir die Verwendung einer Reihe von Programmiersprachen (haupts\u00e4chlich Python und Javascript) zur Optimierung eines Katalogs, einer Produktliste oder eines Inhalts auf einer Webseite\/Anwendung. Der Personalisierungsprozess ist in 3 Hauptabschnitte unterteilt: Erfassung, Verarbeitung und Aufbau.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">-The <strong>Erwerb<\/strong> Teil bezieht sich auf die Datenerfassung, die erfolgt, wenn ein Nutzer auf einer Seite landet (also haupts\u00e4chlich \u00fcber Cookies), eine Umfrage per E-Mail beantwortet oder etwas in das Suchfeld der Seite eingibt. Dieser Teil muss dem Nutzer nach der j\u00fcngsten Entscheidung der GDPR klar gemacht werden.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">-The <strong>Verarbeitung<\/strong> Ein Teil davon h\u00e4ngt mit der Verwendung von Python-Bibliotheken zusammen, die in der Tat das Verhalten der Nutzer verarbeiten und Datenpunkte in einer internen Data-Lake-Umgebung erzeugen, die effektiv zu Leitlinien f\u00fcr Javascript-Tools werden, die diese Daten in ma\u00dfgeschneiderten Inhalten wiedergeben.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">-The <strong>bauen<\/strong> Prozess ist derjenige, der stattfindet, wenn das oben erw\u00e4hnte Javascript-Tool die Seite optimiert. Wenn zum Beispiel die Richtlinien innerhalb dieser Datenpunkte besagen, dass der Nutzer x, der rote Schuhe mag, gerade die Schuhabteilung durchsucht, wird die JS-basierte Anwendung solche Ergebnisse nach oben verschieben und somit die Konversionsrate der Seite erh\u00f6hen. Sehr einfach, aber sehr effektiv.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Personalisierung wird von mehreren Marken wie Zara, Primark, Boohoo und ASOS eingesetzt.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Education_As_a_Whole\"><\/span><b>5. Bildung als Ganzes\u00a0<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es gibt Dutzende bildungsbezogener Start-ups, die auf maschinellem Lernen basierende Tools entwickeln, um diesen Bildungsbereich zu verbessern. Was ist ihr Ziel?\u00a0<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Hier sind einige Beispiele f\u00fcr den Einsatz von maschinellem Lernen im Bildungswesen:\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">- Probleml\u00f6sung und leichter Zugang zu genauen Daten. Stellen Sie sich vor, Sie h\u00e4tten einen Lehrer, der in Sekundenschnelle auf komplizierte Probleme zugreifen kann, um sie dann in der einfachsten Form zu erkl\u00e4ren, nachdem die Software sie je nach Niveau des Publikums verkleinert hat.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">- Automatisches Erstellen von Aufgaben und Pr\u00fcfungen auf der Grundlage des Themas, des Schwierigkeitsgrads und mehr. Ziemlich lebensrettend f\u00fcr einen Lehrer, oder? Ein ML-Algorithmus k\u00f6nnte so trainiert werden, dass er eine Pr\u00fcfungsaufgabe mit dem gew\u00fcnschten Schwierigkeitsgrad erstellt und die L\u00f6sungen automatisch berechnet.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">- Die Analyse und Vorhersage der Fortschritte der Klasse durch die Analyse der Erfolgsquote bei Pr\u00fcfungen und Aufs\u00e4tzen hilft den Lehrern, sich selbst zu bewerten.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span><b>Schlussfolgerung<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Beispiele f\u00fcr maschinelles Lernen in der heutigen Welt sind endlos. Es ist leicht zu verstehen, warum die Zukunft des maschinellen Lernens so vielversprechend ist, sowohl aus Sicht der Unternehmen als auch aus Sicht der Nutzer. Die Zukunft ist in der Tat automatisiert.<\/span><\/p>\n<p><strong>Notwendigkeit der Konsultation eines <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/machine-learning?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=ML-Surprising-Applications\">Experte f\u00fcr maschinelles Lernen<\/a><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/machine-learning\">t<\/a>? Mieten Sie freiberufliche Wissenschaftler auf Kolabtree.  Es ist kostenlos, Ihr Projekt auszuschreiben und loszulegen.\u00a0<\/strong><\/p>\n<p><em>Paul Matthews ist ein in Manchester ans\u00e4ssiger Wirtschafts- und Technikjournalist, der schreibt, um<\/em><br \/>\n<em>Gesch\u00e4ftsinhaber besser dar\u00fcber zu informieren, wie man ein erfolgreiches Unternehmen f\u00fchrt. Er ist derzeit<\/em><br \/>\n<em>Beratung des gr\u00f6\u00dften Teams von <a href=\"https:\/\/www.apadmi.com\/\">App-Entwickler<\/a> in Manchester.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Paul Matthews, freelance tech writer, writes about examples of machine learning across the the healthcare, entertainment, marketing and education industries.\u00a0 From front end development to the automotive sector, the applications of machine learning for business purposes is bigger than ever. Examples of machine learning in the real world include recommendation engines, object detection, natural language<\/p>\n<div class=\"read-more\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/5-examples-of-machine-learning-you-should-know-about\/\" title=\"Mehr lesen\">Mehr lesen<\/a><\/div>","protected":false},"author":12,"featured_media":6495,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[434,398,433],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.1 (Yoast SEO v20.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>5 Examples of Machine Learning You Should Know About<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"The examples of machine learning uses in the real world range from personalized recommendations to advancing medical care. 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