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Machine Learning

Die Zeit ist reif für Machine Learning-Projekte

Machine Learning

Machine Learning (ML) hat das Potential, die Geschäfts- und Betriebsmodelle von Unternehmen in hohem Maß zu beeinflussen und zu optimieren. Aktuell erlebt ML einen wahren Boom, weil technische Einschränkungen der Vergangenheit angehören. Heute ist es möglich…

  • auf große Datenmengen, mit denen Lernalgorithmen trainiert werden können, zuzugreifen
  • leistungsfähige Grafikprozessoren für eine extreme Beschleunigung von Rechenoperationen zu nutzen
  • freie ML-Softwarebibliotheken sowie Cloud-Technologien, verteilte Rechnerarchitekturen und In-Memory-Datenbanken heranzuziehen.

Unternehmen gewinnen mit Machine Learning

Viele Unternehmen setzen erste ML-Projekte zu groß, zu komplex und zu technisch auf. Dabei gibt es eine ganze Reihe von Anwendungen, die sich relativ einfach realisieren lassen und deren geschäftlicher Nutzen auf Anhieb erkennbar ist. Die meisten Machine-Learning-Algorithmen lassen sich für die folgenden klassischen Anwendungsbereiche nutzen:

  • Betrugserkennung,
  • E-Mail-Klassifizierung und Spam-Erkennung,
  • Diagnosesysteme
  • Personalisierung von Inhalten,
  • Prognose der Kundenabwanderung (Churn),
  • Automatisierte Lösungsempfehlung für Kundendienst,
  • Sentiment-Analysen (z. B. positive / negative Meinungen),
  • Routing von Nachrichten,
  • Analyse von Up-Selling-Chancen,
  • Empfehlungssysteme

 

Ob Sie sich mit Machine Learning schon länger beschäftigen oder einen Einstieg suchen: Wir bieten Business-Entscheidern und Projektverantwortlichen unabhängige und fundierte Beratung rund um ML. Wir versuchen den sehr dynamischen und unübersichtlichen ML-Markt, die Technologien und Einsatzgebiete für Sie ein wenig transparenter zu machen.

Machine Learning in der Praxis

Das nachfolgende Video bietet Ihnen keine Theorie, sondern einen konkreten Use Case aus der Produktionspraxis (Predictive Maintenance). Wir zeigen Ihnen wie Sie …

  • drastisch Zeit bei der Data Preparation sparen – Data Scientists verwenden 80% ihrer Projektzeit darauf
  • die Lücke zwischen Entwicklung und Go-live schließen – Operationalisierung von Predictive Analytics Modellen
  • mit EINEM Tool Machine Learning und auch die Visualisierung umsetzen

Vom Data Mining bis zur Visualisierung werden alle Steps eines ML-Projektes präsentiert. Sie erhalten einen kurzen Überblick zum ML-Thema, sehen eine ausführliche Use Case-Demonstration und nehmen hilfreiche Empfehlungen für die Projektumsetzung mit.

Anrede:

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Firma*:

Job Titel*:

Telefon*:

E-Mail*:

Inhalt des Videos:

  1. Intro: Machine Learning-Einsatzgebiete und Business Value
  2. Praxis-Demo: Predictive Analytics für die Produktion
  3. Handlungsempfehlungen für die Projektumsetzung


Stefan Müller
Director Big Data Analytics

"Kontaktieren Sie mich, wenn Sie ein Machine Learning-Projekt planen, eine Lösungsplattform suchen oder an Praxisumsetzungen interessiert sind! Ich zeige Ihnen wie Sie Chancen dieser Technologie nutzen und Fallstricke vermeiden."

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