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Beispiele für maschinelles Lernen

Vier Beispiele für die praktische Anwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen

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.

Vier Beispiele für die Verwendung von maschinellem Lernen in Unternehmen

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.

Maschinelles Lernen revolutioniert die Datenaufbereitung:

Big Data wurde im Laufe des letzten Jahrzehnts zu einem häufig verwendeten Begriff. Der Grund dafür war die Konvergenz von überall möglichen Zugriffen, Cloud-Datenbanken, der IoT-Technologie und vielem mehr. Aber nachdem alle diese Daten in ein Unternehmen eingegangen sind, müssen sie für die Nutzung immer noch verarbeitet werden. Das maschinelle Lernen hat diesen Vorgang durch automatische Erweiterungen, Verbesserungen, der Heilung sowie der Anreicherung von Daten revolutioniert. Dadurch erspart man sich Aufgaben wie die Standardisierung von Formaten, das Finden von Ausreißern, das Verdecken sensibler Daten und noch vieles mehr. Mit maschinellem Lernen lassen sich viele wesentliche aber ständig wiederkehrende Schritte automatisieren, um schnellere und genauere Ergebnisse zu erzielen. Dadurch können Data Scientists nun ihre Zeit und Energie für andere Aufgaben einsetzen.

Schnellere Datenerkennung mit ML:

Egal wie gut ausgebildet oder wie erfahren sie sind, Data Scientsts und Analysts können letztlich nur in einem menschlichem Tempo agieren. Modelle für maschinelles Lernen können einfachere Analysen und die Verarbeitung von Datensätzen in Geschwindigkeiten durchführen, die für Data Science-Teams einfach unmöglich sind. Aufgrund des größeren einbezogenen Kontexts und der höheren Geschwindigkeit kann maschinelles Lernen Muster identifizieren, die von menschlichen Teams möglicherweise übersehen werden. Auf derselben Ebene kann maschinelles Lernen Beziehungen untersuchen und Vorschläge für eine weitere Analyse erstellen, was auf manuellem Wege nicht möglich gewesen wäre.

Intelligentere Suche mit maschinellem Lernen:

Durch maschinelles Lernen erreichen Suchfunktionen neue Ebenen, sowohl bei der aktuellen Suche wie auch bei der Ausgabe der Ergebnisse. Mithilfe von maschinellem Lernen können Algorithmen so trainiert werden, dass sie spezifische Parameter miteinbeziehen, wenn sie Prognosen oder Trend-, Cluster- und Korrelationsanalysen durchführen. Das Ergebnis verbessert sowohl die Leistung wie auch die Flexibilität, von der höheren Präzision (und dadurch höheren Nutzerbindung) der Empfehlungs-Engines über das größere Angebot an Anpassungsoptionen bis hin zur Ableitung neuer Arten von Prognosen oder Ausnahmen.

Maschinelles Lernen und NLP:

Die Bandbreite der Funktionen des maschinellen Lernens beinhaltet auch Natural Language Processing (NLP), bei dem ein sich weiterentwickelndes Modell zum Verstehen menschlicher Sprache erstellt wird. Das ist die Engine, die die Spracherkennung ermöglicht, für die es wiederum zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten bei Unternehmen, im Alltag und bei der Gewährleistung der Barrierefreiheit gibt. Je mehr ein NLP-Algorithmus lernt, desto größer ist seine Genauigkeit, sodass Interaktionen einfach durch Sprache ermöglicht werden. Dieser Aspekt steht in Beziehung zur Natural Language Generation (NLG), die verwendet werden kann, um Beschreibungen und Berichte auf der Grundlage von Erkenntnissen aus Daten automatisch zu generieren.

Beispiel für maschinelles Lernen: in der Praxis

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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