Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/03401.jsonl.gz/540

Die Zukunft liegt im Machine Learning
Haben Sie sich auch schon gefragt, woher Netflix weiss, welche Sendung Sie sich als Nächstes ansehen möchten? Und woher weiss Facebook, wessen Gesicht auf einem Foto zu sehen ist? Das ist kein Hokuspokus, das ist Künstliche Intelligenz (KI). KI ist bereits seit einigen Jahrzehnten ein Thema, doch für Unternehmen wird sie jetzt erst so richtig interessant. Die wichtigsten KI-Innovationen lassen sich auf zwei Konzepte herunterbrechen: Machine Learning und Deep Learning. Wir erklären, was sich hinter den Begriffen verbirgt und zeigen Ihnen, wo Sie die Konzepte für Ihr Unternehmen nutzen können.
Was ist Machine Learning?
Ein Beispiel für Machine Learning ist ein On-Demand-Streaming-Dienst wie Netflix. Damit der Dienst eine Entscheidung darüber treffen kann, welche neuen Filme er dem User empfehlen soll, ordnen maschinelle Lernalgorithmen die Vorlieben des Users anderen Usern mit ähnlichem Filmgeschmack zu.
Diese Technik wird in vielen Diensten verwendet, die automatisierte Empfehlungen anbieten. Die KI-Algorithmen sind so programmiert, dass sie ständig dazu lernen.
Machine Learning beinhaltet eine Menge komplexer Mathematik und Codierung, die eine mechanische Funktion erfüllt. Wenn wir sagen, dass etwas zum „maschinellen Lernen“ fähig ist, dann bedeutet das, dass es mit den vorhandenen Daten eine Funktion ausführt und mit der Zeit immer besser wird.
Deep Learning und Machine Learning – eine Begriffsklärung
Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings. Wie wir am Beispiel vom On-Demand-Streaming-Dienst gesehen haben, wird Machine Learning immer besser und Prozesse werden laufend optimiert. Jedoch muss hier der Mensch beizeiten eingreifen. Beim Deep Learning kann ein Algorithmus durch sein eigenes neuronales Netz selbst bestimmen, ob eine Entscheidung genau ist oder es einen neuen Anlauf braucht. Der Mensch greift hier nicht mehr ein.
Nehmen wir ein Beispiel aus dem Alltag: Wie würde eine Taschenlampe mit Machine und Deep Learning funktionieren? Sie könnte so programmiert werden, dass sie sich einschaltet, wenn sie den hörbaren Hinweis erkennt, dass jemand das Wort „dunkel“ sagt. Wenn sie weiter lernt, könnte sie sich schliesslich bei jedem Satz einschalten, der dieses Wort enthält. Wenn die Taschenlampe nach dem Modell des Deep Learnings operieren würde, könnte sie sich beispielsweise beim Hinweisen „Ich kann nichts sehen“ einschalten.
Fazit: Deep Learning ist in der Lage, durch seine eigene Berechnungsmethode zu lernen – eine Technik, bei der man das Gefühl hat, der Computer hat ein Gehirn. Deep Learning analysiert also grosse Datenmengen und zieht aus ihnen Schlussfolgerungen. Wie? Indem es neuronale Netze nutzt. Dabei ist der Entwurf eines künstlichen neuronalen Netzes in der Tat von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert.
Nutzen Sie Machine Learning und Deep Learning als Chance für Ihr Business
In diesen drei Bereichen Ihres Unternehmens können Sie Deep Learning für Ihr Unternehmen nutzen.
1. Marketing
Da das moderne Marketing Kundeninformationen zu jedem Zeitpunkt im Funnel sammelt, verfügt das Marketing in der Regel über grosse Datensätze. Andererseits kann es seine Arbeitsweise mit Machine Learning und Deep Learning optimieren.
Doch wie können Sie herausfinden, wann Sie auf Deep Learning setzen sollten und wann auf Machine Learning? Treffen Sie Ihre Entscheidung anhand der verfügbaren Daten und dem Wert der Daten. Wenn Ihre Daten begrenzt sind und der Wert eine konkrete Bedeutung hat (z.B. nur Geschlecht, Alter und Häufigkeit der Besuche), dann reichen „traditionelle“ KI und Machine Learning. Sollten Sie jedoch komplizierte Datenmengen haben und einige von ihnen Werte mit abstrakter Bedeutung, wie beispielsweise die Gewohnheiten eines Kunden oder seine bevorzugten Produktkategorien, sowie ein grosses Datenvolumen, dann wird Deep Learning äusserst effektiv sein.
2. Sales
Verkaufsteams können die Möglichkeiten des Deep Learning für Kundenprognosen nutzen. Da das Deep Learning unstrukturierte Daten aus einer Vielzahl von Quellen nutzt, können Vertriebsleiter potenzielle Kunden identifizieren und gleichzeitig aus Prozessen lernen.
Beispiel:
CRM und ERP Daten wie Preise, Verkaufshistorien, Rabattkampagnen und Werbemassnahmen werden ausgewertet. Auf der Grundlage dieser Daten berechnet der Lernalgorithmus die Preiselastizität der verschiedenen Produkte und Kunden, so dass der Preis optimal ermittelt werden kann.
Nutzen Sie Machine Learning und Deep Learning für Ihr Business – Tree Stones hilft Ihnen dabei
Wir von Tree Stones helfen seit über 10 Jahren KMUs bei der Umsetzung Ihrer Marketingstrategien und -kampagnen. Dabei setzen wir auch auf Machine Learning und Deep Learning, damit unsere Kunden das bestmögliche Resultat erzielen für Ihren Service/ Ihr Angebot. Wenn auch Sie an Machine- und Deep Learning interessiert sind, freuen wir uns auf Ihre Kontaktaufnahme.