Machine learning

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Sie sehen es nicht sofort, aber Machine Learning spielt heutzutage zunehmend eine Rolle in unserem Leben. Es ist beispielsweise die treibende Kraft hinter den Empfehlungen von Netflix, den Ergebnissen, die Sie von Google erhalten, und den Posts, die Facebook Ihnen zeigt – oder nicht zeigt. Machine Learning – auch maschinelles Lernen genannt – basiert auf Daten, die wir alle generieren. Aber was genau ist es und wie können Sie es verwenden?

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Was ist Machine Learning?

Machine Learning ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die sich hauptsächlich darauf konzentriert, aus Erfahrungen zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Dank maschinellem Lernen können Systeme datengesteuerte Entscheidungen selbst treffen, ohne für diese Entscheidungen programmiert werden zu müssen.

Die Eingabe für Machine Learning besteht aus Daten aus der Vergangenheit. Das System beginnt mit der Arbeit an den Daten und erkennt nach einer Trainingsperiode Muster. Spezialisten prüfen die Ausgabe und geben an, ob sie korrekt ist. Basierend auf den Rückmeldungen der Spezialisten korrigiert sich das System selbst und lernt weiter.

Diese Trainingsperiode wird fortgesetzt, bis das System den gewünschten Output liefert. Das wird aber niemals 100 % korrekt sein, aber es wird so genau wie möglich sein. Systeme, die auf der Grundlage des Machine Learnings arbeiten, treffen schließlich ihre eigenen Entscheidungen. Sie interpretieren, verarbeiten und analysieren Daten mithilfe von Algorithmen. Sie können dies tun, solange sie die richtige und korrekte Datenmenge erhalten.

Wenn ein solches künstliches intelligentes System unabhängig von früheren Erfahrungen lernt und somit immer genauere Ergebnisse liefert, spricht man von maschinellem Lernen. Dies funktioniert aber nur, wenn man dem System genügend Daten zur Verfügung stellt, aus denen es lernen kann.

Warum ist Machine Learning wichtig?

Maschinelles Lernen bietet Ihnen eine hervorragende Gelegenheit, die Ihnen zur Verfügung stehende Datenmenge in einen Mehrwert für Ihr Unternehmen umzuwandeln. Dies ist jedoch nur möglich, wenn maschinelles Lernen ein wesentlicher Bestandteil Ihrer Geschäftsprozesse wird. Ein ineffizienter Workflow kann zu einem Mangel an nutzbaren Daten und dazu führen, dass Systeme unbrauchbaren Output generieren.

Je komplexer Ihre IT-Struktur ist, desto wichtiger ist die enge Integration des Machine Learnings. Nur dann kann Ihr Unternehmen Geschäftsprozesse vereinfachen und Modelle in großem Umfang bereitstellen. Mit der richtigen Lösung verwaltet Ihr Unternehmen alle Data Science-Aktivitäten zentral auf einer einzigen Plattform für die Zusammenarbeit und Sie können Open Source-Tools, Frameworks und Infrastrukturen schneller bereitstellen und verwalten.

Slimmer ondernemen dankzij slimme Systemen. En dankzij Doop.

Machine Learning is voor veel organisaties een ideale manier om continue te leren en processen zichzelf te laten optimaliseren. Zoals je hierboven hebt kunnen lezen, is het wel belangrijk om de juiste vragen te stellen en de juiste stappen te nemen voordat je er echt rendement uit haalt. Want elke organisatie en elke vraag is uniek. Er is geen One Size Fits All. Gelukkig is er Doop: de one-stop-company met alle experts onder 1 dak: De specialisten in Data Analyse, Business Intelligence, System Integration en System Architecture staan voor je klaar om jouw organisatie slimmer en efficiënter te laten werken en ondernemen.

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Zusammenarbeiten mit Machine Learning?

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Sander van den Dries

Strategy Director +31 (0)6 54 35 55 15 s.vandendries@wearedoop.com
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Daan Gönning

Operations Director +31 (0)6 31 00 31 27 d.gonning@wearedoop.com
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Account Manager +31 (0)85 760 50 85 d.grooters@wearedoop.com

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