In den letzten zehn Jahren haben sich Daten zu einem der wertvollsten Güter der Welt entwickelt. Das Volumen und die Wachstumsrate der Daten haben zu einem Phänomen geführt, das als "Big Data" bekannt ist. Daten werden aus nahezu jeder erdenklichen Quelle generiert, darunter Websites, mobile Anwendungen, soziale Medien, Online-Fotos, Videos und Online-Suchen. Zum Glück für uns - und für Unternehmen - gibt es eine Vielzahl von Möglichkeiten, diese Daten mit Algorithmen des maschinellen Lernens zu unserem Vorteil zu nutzen. Maschinelles Lernen ist im Wesentlichen eine Form der künstlichen Intelligenz (KI), die es Computern ermöglicht, neue Dinge zu lernen, ohne ausdrücklich dafür programmiert zu sein.
Eine Grundlage für maschinelles Lernen schaffen
Bevor wir uns mit den Anwendungen des maschinellen Lernens befassen, wollen wir zunächst seine Funktionsweise im Allgemeinen erläutern. Das maschinelle Lernen basiert auf dem Prinzip, Algorithmen mit großen Datenmengen zu trainieren. Die Algorithmen sind dann in der Lage, auf der Grundlage der gelernten Daten Schlussfolgerungen zu ziehen. Algorithmen für maschinelles Lernen können eine Vielzahl von Datentypen verarbeiten, darunter unstrukturierte, strukturierte und sogar unvollständige Daten. Wenn Sie beispielsweise möchten, dass ein Algorithmus Bilder erkennt, müssen Sie diesem Algorithmus nicht vorher alles über das Bild mitteilen. Stattdessen füttern Sie den Algorithmus einfach mit einer großen Anzahl von Bildern und lassen ihn auf der Grundlage dieser Bilder seine eigenen Schlüsse ziehen.
Betrugserkennung
Betrüger kosten Unternehmen jedes Jahr Milliarden von Dollar. Mit maschinellem Lernen ist es möglich, Betrug zu erkennen, bevor er geschieht, und ihn zu stoppen, bevor er überhaupt beginnt. Wahrscheinlichkeits Modelle sind ein guter Ausgangspunkt für die Feststellung, ob eine Transaktion betrügerisch ist. Algorithmen für maschinelles Lernen können mit einer Vielzahl von Datenquellen trainiert werden, z. B. mit Transaktionsverläufen, Kundeninformationen und demographischen Daten. Sobald die Algorithmen trainiert sind, können sie Anzeichen von Betrug erkennen, indem sie neue Transaktionen auf ähnliche Anzeichen überprüfen.
Proaktive Wartung
Unternehmen können Algorithmen des maschinellen Lernens einsetzen, um Geräteausfälle und andere Wartungsprobleme proaktiv zu erkennen, bevor sie auftreten. Vorhersagende Modelle sind eine gute Möglichkeit, diese Art von System einzurichten. Diese können sogar historische Daten nutzen, um zu bestimmen, was in der Zukunft passieren wird. Eine Vielzahl von Datenquellen wird verwenden, um Algorithmen für die vorausschauende Wartung zu trainieren. Einige Beispiele sind Sensordaten, Buchhaltungsdaten, Wartungsdaten und sogar Wetterdaten. Sie können auch Sensordaten verwenden, um Vorhersagen über andere Systeme zu treffen. So können Sie beispielsweise mithilfe eines Vibrationssensors den Ausfall eines nahe gelegenen Geräts vorhersagen.
Intelligente Produktion
Hersteller können Algorithmen des maschinellen Lernens nutzen, um schneller hochwertige Produkte herzustellen. Durch den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen können Sie die Anzahl der Fehler in ihren Produkten reduzieren. Mit einer Vielzahl von Datenquellen können ihre Systeme versorgt werden, um Ihre maschinellen Lernalgorithmen zu trainieren. Einige Beispiele sind Sensordaten, Buchhaltungsdaten, Wartungsdaten und Produktionsdaten. Sie werden sich jedoch wahrscheinlich auf die Produktionsdaten konzentrieren wollen, da diese Daten die Qualität Ihrer Produkte direkt beeinflussen. Zu diesen Produktionsdaten gehören z. B. Fehler, Messungen und Montageanweisungen.
Wie kann ARTTAC SOLUTIONS Ihnen bei ML helfen?
Maschinelles Lernen ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das Unternehmen auf vielfältige Weise helfen kann. Es kann verwendet werden, um Betrug zu erkennen, Wartungsprobleme zu identifizieren, personalisierte Marketingkampagnen zu erstellen und vieles mehr. Die einzige Grenze ist Ihre Vorstellungskraft - scheuen Sie sich also nicht, maschinelles Lernen für Ihr Unternehmen auszuprobieren. Wir bieten eine Vielzahl verschiedener Algorithmen an, die unabhängig davon sind, welches System Sie derzeit verwenden. Von Speech-to-Text bis zur proaktiven Wartung ist mit unseren Lösungen alles möglich, um Ihr Unternehmen für die nächste Stufe des Internets und zudem für die Konkurrenz fit zu machen.
