Was sind Beispiele für maschinelles Lernen auf Unternehmensebene? Das Wachstum beim maschinellen Lernen im letzten Jahrzehnt stellt für Unternehmen und andere Organisationen einen erheblichen Schritt nach vorn dar. Dadurch lassen sich nun datengestützte Erkenntnisse gewinnen und künstliche Intelligenz für eine bessere Entscheidungsfindung einsetzen. Daten treffen nun in hohen Mengen aus unzähligen verschiedenen Quellen ein: Aus Geräten im Internet der Dinge, aus Social Media Feeds und noch vielen weiteren. Eine manuelle Analyse derart riesiger Datenmengen ist unmöglich. Aber mithilfe von maschinellem Lernen lässt sich diese Datenflut bewältigen und einfach in die Abläufe des Unternehmens integrieren.
Unternehmen aller Größen nutzen maschinelles Lernen, um ihre Funktionalität zu verbessern. Wenn eine Suchmaschine personalisierte Ergebnisse auf der Basis des Nutzerprofils zurückgibt, dann ist das ein Beispiel für maschinelles Lernen. Wenn die Seite eines Online-Shops Empfehlungen auf der Basis früherer Einkäufe und Seitenaufrufe eines Kunden anzeigt, dann ist das ein Beispiel für maschinelles Lernen. Wenn Ihr Telefon Textnachrichten automatisch korrigiert, dann ist das ein Beispiel für maschinelles Lernen
Vom Natural Language Processing bis zum Auffinden von Anomalien in enormen Datensätzen, die Algorithmen für das maschinelle Lernen lernen genau so wie das menschliche Gehirn, aber mit der Genauigkeit eines Computers. Anstatt einem Satz von Wenn-Dann-Regeln oder bestimmten Prozessrichtlinien zu folgen, erkennt das maschinelle Lernen Muster und Anomalien, während es zugleich den Kontext von diesen Phänomenen lernt – je größer dabei das Datenvolumen ist, desto mehr kann gelernt werden.
Die Algorithmen und Modelle für das maschinelle Lernen sind die Motoren, die diesen Prozess vorantreiben – aber was genau können Unternehmen damit tun? Bei Beispielen wie den Empfehlungen auf einer E-Commerce-Seite oder eines Streaming-Services fällt die Antwort noch leicht. Aber wie sieht es bei einem B2B-Unternehmen oder bei internen Abläufen aus? Werfen wir einen Blick auf vier Beispiele für maschinelles Lernen, die die Bandbreite der Funktionalität dieses Ansatzes veranschaulichen.
Jetzt, da wir vier allgemeine Anwendungsfälle für maschinelles Lernen aufgeführt haben, wollen wir dies an einem Beispiel aus der Praxis veranschaulichen. Denken Sie an die Kundendienstabteilung eines beliebigen Unternehmens. Maschinelles Lernen kann jede Transaktion in der Datenbank analysieren und so ein Kundenprofil auf der Basis des Nutzerverlaufs erstellen, auf dessen Grundlage wiederum ein spezielles Outreach-Programm generiert werden kann, das die inidividuellen Vorlieben des Kunden berücksichtigt. Maschinelles Lernen kann hier verschiedene Pfade identifizieren, indem große Mengen an Daten verarbeitet und die sich ergebenden Muster analysiert werden.
So kann beispielsweise der ML-Aglorithmus bemerken, dass Leute, die ihre Einkäufe früh am Morgen tätigen, auch eher geneigt sind, eine bestimmte Art von Produkt zu erwerben. Auf Grundlage dieser Erkenntnis kann man dann Zielgruppen spezielle Angebote zukommen lassen ,wenn diese Produktkategorie zum Verkauf steht oder der Lagerbestand niedrig ist. Durch maschinelles Lernen lassen sich viele Arten von Musterkorrelationen bestimmen, die dann dazu verwendet werden können, um Kunden zu binden, Anreize zu setzen und die Kundentreue zu maximieren.
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