Was maschinelles Lernen für Ihr Unternehmen bedeuten kann


Was maschinelles Lernen für Ihr Unternehmen bedeuten kann

Maschinelles Lernen ist zu einem geworden Ein wichtiges Schlagwort in Kreisen der Business-Technologie, aber für den durchschnittlichen Geschäftsinhaber lässt diese Phrase Ihre Augen wahrscheinlich glasig werden, und für einige kann es Angst hervorrufen. Aber es muss nicht so unheimlich oder unzugänglich sein. Wenn Sie ein wenig lernen, kann Ihr Unternehmen intelligenter, schneller und effizienter arbeiten. Im Kern bedeutet maschinelles Lernen nur einen Computer, der unabhängig von der expliziten Programmierung lernen kann.

Vom Marketing bis zum Kundenservice finden Unternehmen Wege, maschinelles Lernen zu nutzen, um Abläufe zu rationalisieren. Es ist auch eine starke Präsenz in unserem täglichen Leben geworden - Gesichtserkennungssoftware, Suchmaschinen und sogar Netflix nutzen alle maschinelles Lernen, um die Erfahrung eines Kunden zu schneidern. Sicher, die Ludditen werden keine neuen Wege finden, maschinelles Lernen zu nutzen, um ihr Geschäft zu verbessern. Aber es gibt mehrere Möglichkeiten, wie Unternehmen vom bereits vorhandenen maschinellen Lernen profitieren können.

Maschinelles Lernen findet im Wesentlichen statt, wenn ein Programm für künstliche Intelligenz Daten analysieren und neue Schlussfolgerungen ziehen kann zuvor programmiert. Ob diese Schlussfolgerungen in der Form sind, eine Aufgabe zu beenden, eine Frage zu beantworten oder eine Aktion abzuschließen, sie stellen eine Form des Lernens dar.

Diese Art von Technologie hat die Art und Weise verändert, in der einige Unternehmen tätig sind. Durch die Automatisierung bestimmter Prozesse werden Unternehmen effizienter und senken sogar die Kosten. Für Unternehmen gibt es zwei grundlegende Möglichkeiten, wie maschinelles Lernen die Effizienz beeinflussen kann: durch die Automatisierung von Prozessen und durch die Analyse großer Datenmengen, die die Menschen nicht verstehen würden.

Matt Michelson ist der leitende Wissenschaftler der InferLink Corp. und eine Entwicklungsfirma, die Regierungsaufträge für KI und maschinelles Lernen übernimmt. Für sein Team kann maschinelles Lernen verwendet werden, um alltägliche Aufgaben wie das Eingeben von Daten zu automatisieren.

"Sie können vielleicht einen Algorithmus replizieren lassen, was jemand bereits macht, aber in der Größenordnung eines Computers", sagte er in eine E-Mail. "Jemand könnte Papierquittungen nehmen, sie scannen und dann die Werte in eine Tabellenkalkulation eingeben. Stattdessen könnte ein Algorithmus lernen, die Werte aus den gescannten Belegen zu ziehen und sie selbst einzugeben. Es kann dies in einem Maßstab tun, den kein Mensch kann." "

Neben der Automatisierung bestimmter Prozesse, sagte Michelson, dass maschinelles Lernen eine menschliche Aufgabe replizieren und zu einer neuen Schlussfolgerung führen kann, anstatt diese Aufgabe effizienter zu machen. "In Evid Science lesen und verstehen unsere Algorithmen die medizinische Literatur, und so können sie Wege finden, medizinische Therapien zu vergleichen, die Menschen noch nie zuvor gemacht haben. In diesem Fall geht es nicht wirklich um Effizienz, sondern darum, dass es funktioniert Es ist unmöglich für einen Menschen, so viel Inhalt zu lesen und einen Sinn für alles zu bekommen ", sagte er.

Durch diese zwei Linsen kann maschinelles Lernen die Art und Weise verändern, wie Ihr Unternehmen arbeitet. Die Methode zur Erreichung dieses Ziels ist jedoch komplizierter.

Das maschinelle Lernen umfasst zwei Hauptunterscheidungen: das überwachte und das unbeaufsichtigte Lernen. Laut AI Horizon beruht der Unterschied zwischen diesen beiden Lerntypen auf den Informationen, die die Maschine über die Daten hat. Beim überwachten Lernen kann ein Programmierer auf der Grundlage eines gewünschten Ergebnisses beschriften, welche Daten richtig und falsch sind.

Michelson beschreibt ferner das überwachte Lernen so, dass "Ihr Algorithmus mehr und mehr Beispiele dafür gibt, was Sie tun sollen. Zum Beispiel geben Sie es zeigt und sagt, welche Bilder von Gebäuden im Gegensatz zu Gebäuden sind, für eine App. "

Beim unbeaufsichtigten Lernen beschriftet ein Programmierer keine Daten und stattdessen muss die Maschine so viele Informationen wie möglich aufnehmen, analysieren und auswählen Beste Option. Michelson hat diese Art des Lernens als Analyse großer Datenmengen bezeichnet.

"Das [Lernen] kann kommen, weil Ihr Algorithmus im Laufe der Zeit immer mehr Daten, aber keine Beispiele bekommt. Zum Beispiel, wenn Benutzer Produkte bewerten oder einfach mehr Zugriff auf Volumen und Volumen von Text haben", sagte er

Es gibt andere Formen des Lernens und unterschiedliche Klassifizierungen für sie, wie halbüberwachtes Lernen, Entscheidungsbäume oder verstärktes Lernen, aber die beiden definierten Typen bieten einen Hintergrund für zwei Hauptarten des maschinellen Lernens.

Diese beiden Begriffe werden von Geschäftsinhabern fast austauschbar verwendet, aber es gibt eine kleine Unterscheidung zwischen KI und maschineller Lerntechnologie. Maschinelles Lernen bezieht sich speziell auf die Fähigkeit einer Maschine, eigenständig zu lernen, während KI eher ein Überbegriff ist, der sich auf die Autonomie eines Programms beim Ausführen einer Aufgabe bezieht.

Es gibt viele Möglichkeiten Maschinelles Lernen hat seinen Weg in die Wirtschaft gefunden. Als eine Technologie, die sich von Marketing bis Cybersicherheit verändert hat, haben einige Unternehmen die Macht genutzt, die Technologie wie maschinelles Lernen bieten kann.

Ein Bereich, in dem maschinelles Lernen gedeiht, ist Werbung. Durch das Erfassen und Analysieren von Nutzerdaten können Werbeunternehmen Nachrichten optimieren und direkt auf unterschiedliche Kundenbasen abstimmen. Scott Teger, der für das Werbeunternehmen Mundo Media Plattformoperationen und Analysen betreibt, sagte, dass eine Optimierung von Anzeigen ohne maschinelles Lernen fast unmöglich wäre.

"Ich arbeite in der digitalen Werbung", sagte Teger, "und mit so vielen Teilen der Welt Online ist die enorme Aufgabe, Werbung zu optimieren, ohne AI kaum möglich. AI hilft bei allem, von Betrug, Anzeigenqualität bis zum Kundenerfolg usw. "

Ein weiterer Aspekt des maschinellen Lernens in der Werbung ist der Umgang mit Betrug. Teger sagte, dass Mundo Media so viel Zeit damit verbringe, Betrugskontrollen zu erstellen, wie es Gebäudetechnik macht.

"Wir gehen in ein Zeitalter, in dem Bots produktiv und noch ausgefeilter sind. Ohne maschinelles Lernen wäre es eine gewaltige Aufgabe, schnell und richtige Menschen im Vergleich zu Bots, die sich wie echte Menschen verhalten ", sagte Teger. "Das ... betrifft alle Beteiligten in der Kette, denn es treibt die Marketingkosten für Werbetreibende und Marken künstlich in die Höhe, was die Kosten für Produkte für die Verbraucher sprengt."

Der Kundendienst hat eine Explosion im maschinellen Lernen erlebt und AI-Technologie. Services, einschließlich Chatbots und automatisierter Unterstützung, wurden entwickelt und Unternehmen zur Vereinfachung von Kundendienstproblemen zur Verfügung gestellt.

Artificial Solutions ist die Muttergesellschaft von Teneo, einem Programm, das Unternehmen mit einer KI-Kundendienstoption ausstattet. Andy Peart, Chief Marketing Officer für Artificial Solutions, sagte, dass maschinelles Lernen einen großen Einfluss auf die Fähigkeit eines Unternehmens hat, Probleme mit dem Kundendienst zu lösen.

"Der Kundenservice wurde zu lange auf eine formelhafte Frage reduziert - und Ein Szenario, das den Kunden selten zufrieden stellt und das Problem oft nicht löst ", sagte Peart. "Gemeinsam für Vermarkter und wachsende Prävalenz sind intelligente Konversations-Chatbots."

Diese Chatbots ermöglichen es Unternehmen, Kosten zu sparen und effizient Routineanfragen der Kunden zu bearbeiten.

Eine andere Methode des maschinellen Lernens wurde von Unternehmen genutzt durch Aufdeckung von Betrug. Riskified ist ein E-Commerce-Betrugspräventionsunternehmen, das Transaktionen bewertet und feststellt, ob sie betrügerisch sind. Stephen Fidgeon, Direktor der Kommunikation für das Unternehmen, sagte, dass Riskified Algorithmen verwendet, um Daten zu analysieren.

"Indem wir unsere Algorithmen mit riesigen Datenmengen versorgen, können wir Betrug sofort feststellen", schrieb Fidgeon in einer E-Mail. "Betrüger sind fortschrittlich und entwickeln sich ständig weiter. Sie teilen Taktiken und Erfolge, so dass alte Lösungen, die sich auf ein Regelwerk konzentrieren, leicht überlistet werden. Die Natur des maschinellen Lernens bedeutet, dass wir uns mit ihnen weiterentwickeln und ihrer neuesten Taktik voraus sein können . "

Dies ist ein Bereich, in dem maschinelles Lernen zum Schutz verschiedener Unternehmen eingesetzt wurde. Erhöhte Sicherheit ist ein weiteres Beispiel dafür, wie maschinelles Lernen ein Problem überwinden und stoppen kann, bevor es einem Unternehmen wehtut.

Neben dem, was wir haben, gibt es viele andere Möglichkeiten, wie maschinelles Lernen hilfreich sein kann hier berührt. Maschinelles Lernen und KI haben in der Geschäftswelt einen festen Platz gefunden. Wenn die Branche weiter expandiert, kann es sich lohnen, darüber nachzudenken, wie maschinelles Lernen oder KI sich auf Ihr eigenes Geschäft auswirken könnte.


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