Maschinelles Lernen – oder maschinelles Lernen- ist der Zweig der künstlichen Intelligenz, der mit Algorithmen arbeitet, die durch Erfahrung verbessert werden, Mit anderen Worten, iterativ aus Daten lernen.
Maschinelle Lernsysteme werden verwendet, um Vorhersagemodelle basierend auf kontinuierlichen Eingaben zu erstellen, die verwendet werden, um zu antizipieren, vorhersagen und Entscheidungen treffen.
Modelle für maschinelles Lernen lernen aus Daten und können angepasst werden, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Je mehr Daten sie haben, desto schneller lernen sie und desto genauer werden ihre Ergebnisse sein. Es ist eine kontinuierliche Verbesserung, auf Wissen angewendet.
Maschinelles Lernen und Datenmanagement: eine tolle möglichkeit
Das organisatorische Datenmanagement ist eine wachsende Herausforderung für Unternehmen. Trotz dieses, die antwort auf diese herausforderung liegt nicht in der fokussierung auf geschäftsprozesse und systeme, es hat mit innovation zu tun.
Auf maschinelles Lernen zurückzugreifen, indem ein Algorithmus trainiert und ein Vorhersagemodell erstellt wird, ist der Weg, um Schwierigkeiten in Möglichkeiten zu verwandeln und Unannehmlichkeiten in Vorteile wie die folgenden umzuwandeln:
- Ein wachsendes Datenvolumen: Wenn komplexes Datenmanagement, heterogen und schnell in einer Big-Data-Umgebung übersteigt die menschlichen Fähigkeiten, Beim maschinellen Lernen ist das nicht der Fall. Nutzen Sie all diese Zetabytes an Informationen und nutzen Sie die Hunderte Millionen von IoT-Sensoren, die heute verbunden sind, um zu lernen und ein intelligenteres System zu entwickeln.
- Eine Reihe von Geschäftsanwendern, die weiter wächst: Auch wenn dies eine Sicherheitsherausforderung für Unternehmen darstellt, die sich gewissenhaft um das Endpoint-Management kümmern müssen, ist äußerst effektiv, um ein kontinuierliches Lernen des Algorithmus zu verhindern.
- Neue Gewohnheiten: Migrationen, Transformationen, Datenintegration oder fortgeschrittene Analyseprozesse sind in keiner Organisation außergewöhnliche Umstände; lieber, es sind Muster, die sich immer mehr wiederholen, da sich Geschäftsanwender für Experimente entscheiden und Institutionen sie dazu befähigen, ihnen die richtigen Werkzeuge zur Verfügung stellen. Machine Learning nutzt all dies Karten weiter zu lernen und dem System neue Perspektiven zu geben, eine vollständigere Vision und eine tiefere Kenntnis der einzelnen Daten.
Der Einsatz von maschinellem Lernen für das Datenmanagement ist eine außergewöhnliche Möglichkeit auf dem Weg zu einem informationsbasierten Führungsmodell, die die Organisation bei jeder ihrer disruptiven Initiativen zum Erfolg führt. Zur selben Zeit, ermöglicht es Ihnen, Antworten auf all die Fragen zu finden, die Sie nie hätten beantworten können, aus Budgetgründen oder einfach weil es nicht menschlich machbar war.
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Maschinelles Lernen: 4 Vorteile für Ihr Unternehmen
Sind Daten Ihre Priorität? Ist Ihre Organisation bereit, das Potenzial jeder einzelnen Information zu entfesseln?? Es ist wichtig zu beachten, dass die Ergebnisse jeder digitalen Initiative nur so gut sein können wie die Qualität der Daten, aus denen sie ausgeführt wird..
Gleichzeitig Qualitätssoftware zu implementieren, um angemessene Standards zu gewährleisten, Die Entscheidung für maschinelles Lernen für das Datenmanagement hat viele Vorteile für Geschäftsanwender. Als Beispiel:
- Erhöhte Datenbereitstellungsgeschwindigkeit für kritische Geschäftsinitiativen.
- Erhöhte Produktivität und Effizienz von Prozessen.
- Bessere Angemessenheit der Empfehlungen, wenn das Vorhersagemodell mit unternehmensweiter Metadatensichtbarkeit kombiniert wird.
- Reduzierte Latenzen durch Automatisierung vieler Datenverwaltungsaufgaben.
Künstliche Intelligenz im Allgemeinen – Ja, für diesen Fall, insbesondere maschinelles Lernen – eröffnet eine Welt von Möglichkeiten, die für die menschliche Intelligenz bisher undenkbar waren: wir sehen es in der medizinischen Diagnostik, in massiver Gesichtsakkreditierungsanalyse, und sogar jetzt mit der Überwachung der Ansteckung von COVID-19.
Unternehmen entwickeln bereits solche Projekte, um jedes Bit ihrer Daten zu nutzen und so strategische Probleme zu lösen, großräumige Muster erkennen und Szenarien vorhersagen, unter vielen anderen Verwendungen, die, vorher als eine Frage der Zeit, Kosten und Platz, sie konnten nicht abschließen.
