Entscheidungen auf Grundlage von Machine Learning

Machine Learning hilft Führungskräften, anwendbare Erkenntnisse aus vielfältigen Daten zu gewinnen. Das bietet zahlreiche Vorteile, etwa automatisierte Prozesse, eine bessere Qualitätskontrolle und vorausschauende Wartung. Unser Whitepaper zum Thema.

Machine Learning (ML) hilft Führungskräften, anwendbare Erkenntnisse aus vielfältigen Daten zu gewinnen. Das bietet zahlreiche Vorteile, etwa
automatisierte Prozesse, eine bessere Qualitätskontrolle und vorausschauende Wartung. Dementsprechend ist ML die treibende Kraft hinter KI (künstlicher Intelligenz) und ihrer bedeutsamen Anwendungsmöglichkeiten in viele Branchen sowie in der wissenschaftlichen Forschung.

Dieses Whitepaper beschreibt das Konzept ML-basierter Entscheidungenim Allgemeinen und erläutert, welche Voraussetzungen erfüllt sein müssen, damit ML zum Vorteil von Unternehmen eingesetzt werden kann. Außerdem stellt es den Ansatz der „Demokratisierung von ML“ vor, durch den praktisch jedes Unternehmen ML-as-a-Service kostengünstig und sicher nutzen kann. Dr. Reza Bakhtiari, ein führender Datenwissenschaftler bei A1 Digital, beleuchtet Entscheidungsfindungsprozesse und die produktive Kraft von Algorithmen in unterschiedlichen Branchen.

Entscheidungsfindung ist eine komplizierte Aufgabe – im Privatleben ebenso wie im Beruf. Daher führen richtige Entscheidungen zum richtigen Zeitpunkt zum Aufstieg von Personen und Unternehmen. Betrachten wir diesen Vorgang einmal etwas abstrakter: 

In den meisten Situationen, etwa bei der Frage „Bleiben oder gehen?“, fügen sich verschiedene Informationen zu einem Ganzen zusammen. Die wesentliche Aufgabe besteht darin, die relevantesten Aspekte, die zu einer optimalen Entscheidung führen, zu erkennen und sich darauf zu konzentrieren. Deswegen schieben einige Menschen ihre Entscheidungen auf, um weitere Informationen zu sammeln oder die Meinungen anderer einzuholen. Es bestehen einige Probleme, die eine transparente Entscheidungsfindung verhindern können. Zu wenige Informationen führen dann tatsächlich zu voreingenommenen Entscheidungen. Im Gegensatz dazu können zu viele Informationen, etwa zu viele Faktoren, die das Ergebnis beeinflussen, zu großen Abweichungen zwischen widersprüchlichen Informationen führen. Das macht es unmöglich, eine zuverlässige, anwendbare Geschichte zu formulieren, die zu allen Puzzleteilen passt.

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