Die wichtigsten Anwendungsfälle des maschinellen Lernens und Industrieanwendungen
9. Juni 2023
ML-Technologien verändern die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, grundlegend. Dank der Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz und ML-Algorithmen können Computer große Datensätze schnell und effizient verarbeiten, so dass Unternehmen große Mengen an Informationen schneller verarbeiten können. Darüber hinaus haben die Fortschritte bei den maschinellen Lernlösungen und dem Fachwissen genauere Vorhersagen über Kundenverhalten und Markttrends ermöglicht. Daher ist es nur natürlich, dass die weltweiten Ausgaben für maschinelles Lernen laut Fortune Business Insights von 21,17 Mrd. US-Dollar im Jahr 2022 auf 209,91 Mrd. US-Dollar im Jahr 2029 steigen werden, mit einer CAGR von 38,8 %.
Die Anwendungen des maschinellen Lernens haben sich ständig erweitert. Unternehmen aus dem Gesundheitswesen, dem Einzelhandel, dem Finanzwesen und anderen Branchen wenden sich an Entwicklungsdienste für maschinelles Lernen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und ihre betriebliche Effizienz zu verbessern. Angesichts des großen Potenzials und der vielen Möglichkeiten, die ML bietet, sollten wir einige der häufigsten Beispiele für seine Anwendungsfälle und Anwendungen in verschiedenen Branchen untersuchen.
Scheme title: Worldwide AI software by category value, 2020-2021
Data source: idc.com — Artificial Intelligence Spending Grew 20.7% Worldwide in 2021, According to IDC
Wichtige ML-Anwendungen
Computer-vision ist ein Teilbereich von ML, der sich darauf konzentriert, Computer in die Lage zu versetzen, den Inhalt von digitalen Bildern, Videos und anderen visuellen Daten zu verstehen. Zu den Anwendungsfällen der Computer Vision gehören Gesichtserkennung, Objekterkennung/-klassifizierung, Bilderkennung und -segmentierung usw. Sie wird im Einzelhandel, im Gesundheitswesen, bei der Cybersicherheit und in anderen Bereichen eingesetzt.
- Automatisierte Sichtprüfung und Fehlererkennung in der Fertigung
- Biometrische Authentifizierung für die Sicherheit
- MRI-Analyse zur Erkennung von Tumoren, inneren Blutungen und anderen Krankheiten
- Soziale Distanzierung
- Echtzeit-Verkehrsüberwachung
- Objekterkennung für autonome Fahrzeuge und Robotik
NLP
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der es Computern ermöglicht, die gesprochene und geschriebene menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren. Es wird zunehmend in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Kundenservice, Gesundheitswesen und Marketing-Automatisierung, für Aufgaben wie Stimmungsanalyse, Spracherkennung, Textklassifizierung, Dokumentenzusammenfassung und mehr.
- Sentiment-Analyse von Kundenfeedback, Bewertungen und Beiträgen in sozialen Medien
- Textübersetzung
- Erstellung von Produktinformationen für den elektronischen Handel
- Speech to text, Text to speech
- Automatische Extraktion von relevanten Informationen aus Text
- Chatbot und Sprachassistenten für den Kundensupport
- Erstellung von Besprechungsnotizen
Data Mining
Data Mining deckt Muster auf und entdeckt Korrelationen, Trends und Ausreißer in großen Datensätzen. Anwendungsfälle für Data Mining finden sich in verschiedenen Branchen wie dem Finanzwesen, dem Gesundheitswesen und dem Einzelhandel für Aufgaben wie Betrugserkennung, medizinische Diagnostik, Kundensegmentierung und mehr.
- Finanzbetrugserkennung
- Nachfrageprognose in Handel und Logistik
- Anomalie-erkennung in der Cybersicherheit
- Medizinische Behandlungsempfehlungen
- Risikoeinschätzung im Bankwesen
- Kauftrendanalyse
- Stimmungsanalyse von Verbrauchern anhand von Daten aus sozialen Medien
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38 ML-Anwendungsfälle nach Branchen
Einzelhandel
1 Verwaltung der Bestände
Durch die Verarbeitung von Kundeneinkaufsmustern und einer Reihe externer Faktoren wie Saisonalität und Markttrends hilft maschinelles Lernen im Einzelhandel den Unternehmen, ihr Bestandsmanagement zu optimieren und zu rationalisieren, um Fehlbestände und Überbestände zu vermeiden.
2 Regal- und Ladenoptimierung
ML kann eingesetzt werden, um das Layout von Geschäften und Regalen zu optimieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und den Umsatz zu maximieren. Der Algorithmus kann dies durch die Analyse von Kundenverkehrsmustern, Produktplatzierung und Beschilderung erreichen.
3 Optimierung der Arbeitskräfte
Einzelhandels-spezifische ML-Lösungen können durch die Analyse von Kundenverkehrsmustern, Verkaufsdaten und Mitarbeiterverfügbarkeit dazu beitragen, Schichten und Arbeitsbelastung effizienter zu verteilen.
E-Commerce
Empfehlungsmaschinen bieten personalisierte Produkt- und Inhaltsempfehlungen für Kunden auf E-Commerce-Websites. Algorithmen des maschinellen Lernens können frühere Käufe, das Surfverhalten und Bewertungen eines Kunden analysieren, um maßgeschneiderte Empfehlungen zu erstellen.
5 A/B-Tests
Mithilfe von maschinellem Lernen können die Ergebnisse von A/B-Tests analysiert und ermittelt werden, welche Änderungen am effektivsten sind, um das Kundenerlebnis zu verbessern, die Konversionsrate zu erhöhen und die Kundenabwanderung zu verhindern.
6 Optimierung der Preisgestaltung
Eingebettet in E-Commerce-Websites können Algorithmen für maschinelles Lernen die Preise von Produkten und Dienstleistungen automatisch optimieren. Durch die Analyse von Daten über Verkaufstrends, Branchen-Benchmarks und demografische Daten von Kunden können Unternehmen ihre Preismodelle anpassen, um den Umsatz zu maximieren.
7 Virtuelle Chatbots
Mithilfe von maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung können Unternehmen Chatbots erstellen, die als Einkaufsassistenten fungieren und den Kunden ein lebensechteres Einkaufserlebnis bieten. Diese Chatbots können Kundenanfragen verstehen, Produktempfehlungen erstellen und sogar Bestellungen abwickeln.
Gesundheitswesen
8 Medizinische Bildgebung
Maschinelle Lernalgorithmen können medizinische Bilder wie Röntgenaufnahmen, CT-Scans und MRT-Scans analysieren. Diese Algorithmen erkennen Anomalien in den Bildern und geben den Ärzten diagnostische Rückmeldungen, wodurch die Diagnosezeit erheblich verkürzt und die Genauigkeit verbessert wird.
9 Medizinische Transkription und Dokumentation
Auf maschinellem Lernen basierende Tools können mit der Transkription medizinischer Notizen und Dokumentationen beauftragt werden, wodurch der mit der manuellen Dateneingabe verbundene Zeit- und Kostenaufwand verringert und menschliche Fehler vermieden werden.
10 Krankenhausmanagement
Maschinelles Lernen kann helfen, den Krankenhausbetrieb zu optimieren, z. B. bei der Patientenplanung und einer besseren Ressourcenzuweisung. Durch die Analyse historischer Daten können ML-Algorithmen routinemäßige Verwaltungsprozesse automatisieren und Krankenhäusern helfen, effizienter zu arbeiten.
11 Diagnostik
Maschinelles Lernen kann Krankheiten und Anomalien in Patientendaten erkennen, von genetischen Sequenzen bis hin zu elektronischen Gesundheitsakten. Durch die Nutzung großer Datensätze erkennen Deep-Learning-Modelle Muster in den Daten und erkennen Krankheiten in frühen Stadien, bevor sie zu schwerwiegend werden.
Bankwesen
12 Kreditwürdigkeitsprüfung
Algorithmen des maschinellen Lernens können Kundendaten wie Kreditwürdigkeit, Einkommen und Ausgabenhistorie analysieren und die Kreditwürdigkeit eines Kunden genau bestimmen, um bessere Entscheidungen bei der Kreditvergabe zu treffen.
Mit Hilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens können Banken große Mengen von Kundendaten und Transaktionsmustern analysieren und Anomalien sowie betrügerische Aktivitäten und Verhaltensweisen mit hoher Wahrscheinlichkeit erkennen.
14 Personalisierte Empfehlungen
Mithilfe von maschinellem Lernen können Kundendaten analysiert und personalisierte Empfehlungen für Finanzprodukte und -dienstleistungen gegeben werden, um die Kundenbindung und -loyalität zu verbessern.
Bildung
15 Personalisierung/adaptives Lernen
Adaptives Lernen nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um die Lernerfahrung für jeden Schüler individuell zu gestalten und personalisierte Kurse anzubieten, die auf den Leistungen, Interessen und Zielen der Schüler basieren. Auf diese Weise können Bildungseinrichtungen maschinelles Lernen nutzen, um Studenten zu helfen, effektiver zu lernen und ihre akademischen Ziele schneller zu erreichen.
16 Abmilderung von Schulabbrüchen
Durch maschinelles Lernen können Muster in den Leistungsdaten von Schülern erkannt und diejenigen identifiziert werden, bei denen die Gefahr eines Schulabbruchs besteht. Durch den Einsatz von Vorhersagemodellen können Pädagogen eingreifen, bevor es zu spät ist, und denjenigen, die es brauchen, die notwendige Unterstützung zukommen lassen.
17 AI-Lehrer
Mithilfe von maschinellem Lernen und der Verarbeitung natürlicher Sprache können Unternehmen KI-Tutoren und Chatbots entwickeln, die Schülern helfen, effektiver zu lernen. Diese KI-Tutoren können Schülerfragen verstehen und beantworten, personalisierte Lektionen und Ratschläge erstellen und sogar Aufgaben selbstständig benoten.
Aktienmarkt
18 Sentiment-Analyse
Algorithmen des maschinellen Lernens können Nachrichten und Daten aus sozialen Medien analysieren, um die Marktstimmung zu ermitteln. ML-Modelle können Muster in den Daten erkennen und Einblicke in kommende Markttrends geben.
19 Algorithmischer Handel
Beim algorithmischen Handel werden Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, um den Kauf und Verkauf von Finanzinstrumenten zu automatisieren. Durch die Analyse großer Datenmengen können ML-Algorithmen potenzielle Handelsmöglichkeiten erkennen und schneller als Menschen ausführen.
20 Aktien-Ranking
Algorithmen des maschinellen Lernens können verwendet werden, um Aktien auf der Grundlage verschiedener Faktoren wie historischer Daten, Markttrends und Wirtschaftsindikatoren zu bewerten und Werte für K, Qualität, Wachstum und andere Bewertungsarten zu generieren.
Marketing
21 Erstellung von Inhalten
Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen können Kundenprofile analysieren und relevante Marketingbotschaften und Inhalte generieren, um Kaufentscheidungen zu fördern und das Engagement zu steigern.
22 Eingehende Verbraucheranalyse
Algorithmen des maschinellen Lernens können bewerten, wie Verbraucher auf Werbung reagieren, und diese Emotionen mit Kaufabsichten in Beziehung setzen. Indem sie verstehen, wie die Nutzer auf die Werbung reagieren, können die Vermarkter ihre Werbekampagnen optimieren, um die gewünschte Wirkung zu erzielen.
23 Optimierung der Inhalte
Vermarkter können Tools für maschinelles Lernen einsetzen, um Inhalte für Suchmaschinen und soziale Medien zu optimieren, die Sichtbarkeit und das Engagement zu verbessern und mit weniger Aufwand relevantere Inhalte zu liefern.
Immobilien
24 Belegungsprognose
Immobilienagenturen können ML-basierte Lösungen implementieren, um Daten über die Nutzung von Immobilien zu analysieren und Belegungsraten vorherzusagen, so dass ihre Immobilienmanager Vermietungsstrategien optimieren und die Auslastung maximieren können.
25 Preisvorhersage
ML-basierte Mustererkennungstechniken können den Preis von Immobilien auf der Grundlage ihrer Merkmale, der Lage, der umgebenden Infrastruktur und der Markttrends vorhersagen. Dies hilft Immobilienmaklern, ihren Kunden genaue Schätzungen zu liefern und den Verhandlungsprozess zu rationalisieren.
26 Bewertung des Darlehensrisikos
ML-Algorithmen können die Kredithistorie des Kunden, Finanzdaten und andere Faktoren analysieren und die Ausfallwahrscheinlichkeit bestimmen. Durch den Einsatz von Vorhersagemodellen können Hypotheken- und Kreditgeber die mit jedem Kunden verbundenen Risiken bewerten und fundierte Entscheidungen über die Genehmigung oder Ablehnung des Antrags treffen.
27 Personalisierung der Heimatsuche
ML-Algorithmen können die Wohnungssuche für potenzielle Immobilienkäufer optimieren, indem sie die Präferenzen eines Kunden auf der Grundlage seines Suchverlaufs und seiner Webprofile intelligent einschätzen, was die Anzahl der Angebote erheblich einschränkt und die Beteiligung erhöht. ML-unterstützte Suchmaschinen sind ein gängiges Merkmal der weltweit führenden Immobilienmarktplätze.
Fertigung
28 Vorausschauende Wartung der Ausrüstung
Mithilfe der prädiktiven Analytik können Hersteller Muster in den Leistungsdaten von Anlagen erkennen, um potenzielle Ausfälle vorherzusehen. Auf diese Weise können Unternehmen auftretende Probleme rechtzeitig erkennen und beheben, bevor sie eskalieren, und so Ausfallzeiten und Wartungskosten reduzieren.
29 Produktentwicklung
Mithilfe von ML können Hersteller die Produktentwicklungszyklen beschleunigen und ein komplexes Design erstellen, das sowohl hinsichtlich der Leistung als auch der Kosten optimiert ist. ML-gesteuerte generative Design-Tools berücksichtigen viele Parameter, einschließlich Materialeigenschaften und Design-Einschränkungen, um das am besten geeignete Design schneller zu erstellen.
30 Nachfrageprognose
Algorithmen des maschinellen Lernens können große Datensätze analysieren und Muster in der Kundennachfrage erkennen. Dies hilft Herstellern, die künftige Nachfrage genau vorherzusagen, Produktionszyklen zu optimieren und Lagerkosten zu senken.
31 Qualitätskontrolle
Mit Hilfe von Computer-Vision können Modelle des maschinellen Lernens Produkte automatisch prüfen und Fehler erkennen. Solche ML-Lösungen können Herstellern dabei helfen, sicherzustellen, dass ihre Produkte den Qualitätsstandards entsprechen, und den Bedarf an manuellen Kontrollen verringern.
Logistik
32 Optimierung der Route
Durch die Analyse von Echtzeit- und historischen Verkehrsdaten können Modelle des maschinellen Lernens die effizientesten Routen ermitteln, die Lieferzeiten verkürzen und Transport- und Arbeitskosten einsparen. Logistikunternehmen können auch die Lieferzeiten genauer vorhersagen, indem sie die Be- und Entladezeiten an jedem Routenpunkt berücksichtigen.
33 Verwaltung des Lagers
Mithilfe von ML kann der Lagerbetrieb durch die Analyse von Daten zu Lagerbeständen, Auftragsvolumen und anderen Faktoren optimiert werden. Durch die Identifizierung von Möglichkeiten zur Optimierung der Bestandsverwaltung können Modelle des maschinellen Lernens Logistikanbietern helfen, Kosten zu senken und die Effizienz zu verbessern.
34 Analyse der Leistung des Betreibers
Mithilfe von ML kann die Leistung von Spediteuren analysiert werden, indem Daten über die pünktliche Zustellung, Transportschäden und andere Kennzahlen gesammelt werden. Durch die Analyse dieser Daten können Modelle des maschinellen Lernens Logistikanbietern dabei helfen, die besten Spediteure für jede Sendung zu ermitteln, bessere Preise auszuhandeln und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
Landwirtschaft
35 Bewirtschaftung der Kulturen
In Kombination mit Drohnen und Computer-Vision können ML-Modelle den Gesundheitszustand von Pflanzen überwachen, Schädlingsbefall erkennen und Erträge vorhersagen. Ein solches System kann Landwirten helfen, ihre Bewässerungs- und Düngepraktiken zu optimieren, den Pestizideinsatz zu reduzieren und die Erträge zu steigern.
36 Wasserwirtschaft
ML-Modelle können die von Sensoren erfassten Feuchtigkeitsdaten analysieren und den Wasserbedarf für verschiedene Kulturen vorhersagen. Landwirte können diese Informationen dann nutzen, um ihre Bewässerungspläne zu optimieren und die Wasserverschwendung zu reduzieren.
37 Management der landwirtschaftlichen Lieferkette
ML kann Daten zu Transport, Lagerung und Vertrieb analysieren und zur Optimierung des landwirtschaftlichen Lieferkettenmanagements nutzen. Durch die Bereitstellung von Echtzeit-Einblicken in die Lieferkettenabläufe können maschinelle Lernmodelle Unternehmen helfen, Verschwendung zu reduzieren, die Effizienz zu verbessern und die Rentabilität zu steigern.
38 Erntevorhersage
Mithilfe von maschinellem Lernen lassen sich Zeitpunkt und Menge der Ernte vorhersagen, indem Daten über Wettermuster, Bodenbedingungen und andere Faktoren ausgewertet werden. Durch genaue Erntevorhersagen können maschinelle Lernmodelle den Landwirten helfen, ihren Betrieb effizienter zu planen, Abfälle zu reduzieren und die Lagerung und Verteilung zu optimieren.
Wie Sie Anwendungsfälle für maschinelles Lernen in Ihrem Unternehmen identifizieren
Um ML erfolgreich einzuführen, müssen Unternehmen eine Reihe von Faktoren sorgfältig abwägen und die verfügbaren Optionen gründlich kennen. Zu diesem Zweck haben wir einen schrittweisen Leitfaden entwickelt:
1
Bestimmen Sie den Verbesserungsbereich
Die Idee, maschinelles Lernen zu implementieren, entspringt in der Regel Problemen oder Ineffizienzen in etablierten Geschäftsprozessen oder dem Wunsch, die Arbeitsabläufe zu beschleunigen oder die Ergebnisse zu verbessern. Daher sollten Anfänger, die die Einführung von maschinellem Lernen ins Auge fassen, zunächst eine scheinbar grundlegende Frage beantworten: "Wozu setzen wir ML ein?". Dazu müssen sie den Prozess überprüfen, der durch maschinelles Lernen verbessert werden soll, und versuchen, die genauen geschäftlichen Probleme und verbesserungswürdigen Bereiche zu identifizieren.
2
Entscheiden Sie, ob ML die beste Lösung ist
Maschinelles Lernen kann eine sehr effektive Lösung sein, aber ihre Implementierung ist nicht in jedem Fall sinnvoll. ML-Algorithmen erfordern viel Zeit, Geld und Mühe, um sie zu entwickeln und zu trainieren, sowie eine erhebliche Umstellung der IT-Infrastruktur des Unternehmens und laufende Wartung nach der Einführung. Unternehmen müssen also sicherstellen, dass keine herkömmliche Softwarelösung bereits in der Lage ist, die erwarteten Ergebnisse zu liefern oder das bestehende Problem zu lösen.
3
Überprüfung der vorhandenen Ideen
Wenn Sie sich für die Einführung von ML entschieden haben, müssen Sie als Nächstes Ihre groben ML-Lösungsideen im Hinblick auf die Implementierungskomplexität, die Datenverfügbarkeit und -qualität sowie den Wert, den sie Ihrem Unternehmen bringen können, genauer bewerten. Darüber hinaus sollten Unternehmen beurteilen, ob sie die ML-gestützte Anwendung in der Zukunft skalieren können und welche Ressourcen sie für die Wartung benötigen würden. Als Nächstes sollten sie die regulatorischen, Risiko- und Transparenzaspekte der potenziellen Anwendungsfälle bewerten.
4
Bewerten Sie Ihren ML-Reifegrad
Um geeignete Anwendungsfälle für maschinelles Lernen zu identifizieren, sollte man auch den aktuellen Reifegrad des Unternehmens in Bezug auf die ML-Implementierung bewerten. Unternehmen müssen Faktoren wie den etablierten Automatisierungsgrad von Prozessen und Systemen, die Menge und Qualität der für das Training von ML-Modellen verfügbaren Daten und die Verfügbarkeit entsprechender Talente berücksichtigen. Die Beurteilung Ihrer ML-Reife ist entscheidend, um zu verstehen, ob Sie komplexe Anwendungsfälle realistisch umsetzen können.
5
Anwendungsfälle priorisieren
In dieser letzten Phase legen die Unternehmen spezifische Aufgaben oder Probleme fest, für die die ML-Lösung entwickelt werden soll. Oftmals kann diese Phase mehrere Iterationen erfordern, da versteckte Implementierungsengpässe entdeckt werden. So können Unternehmen beispielsweise zu dem Schluss kommen, dass sie mehrere kleinere, flexiblere ML-Tools implementieren sollten als eine einzige komplexe Lösung. Aus diesem Grund sollte eine effektive Priorisierung von Anwendungsfällen schrittweise erfolgen, wobei jede potenzielle ML-Anwendung bei jedem Schritt neu bewertet wird.
5 Vorteile erfolgreicher ML-Anwendungsfälle
Erfolgreich implementierte Anwendungsfälle für maschinelles Lernen können Unternehmen eine Reihe von Vorteilen bringen, darunter Kosteneinsparungen, höhere Effizienz und bessere Entscheidungsfindung:
1 Verbesserte Effizienz
Wenn ML-Algorithmen und -Modelle, einschließlich künstlicher neuronaler Netze, richtig angewendet werden, können sie alltägliche Aufgaben automatisieren und den Zeit- und Arbeitsaufwand der Mitarbeiter für eine komplexe Aufgabe verringern. Auf diese Weise ermöglicht ML den Unternehmen, ihre Ressourcen für strategische Initiativen und hochwertige Projekte einzusetzen.
2 Verbessertes Kundenerlebnis
Durch den Einsatz von ML-Modellen wie Entscheidungsbäumen zur Analyse von Kundendaten können Unternehmen einzigartige Einblicke in die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kunden gewinnen. Mit diesen Daten können sie personalisierte Erlebnisse schaffen und die Kundentreue und -zufriedenheit ausreichend steigern.
3 Straffe Entscheidungsfindung
ML-Algorithmen können Unternehmen helfen, schneller bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen verarbeiten und wertvolle Einblicke in komplexe und umfangreiche Prozesse liefern. Indem sie Entscheidungsträger zeitnah mit den richtigen Informationen versorgen, können Unternehmen intelligentere Entscheidungen treffen, die weitreichende Auswirkungen haben.
4 Geringere Kosten
Da die ML-Technologie alltägliche Aufgaben automatisiert und manuelle Prozesse eliminiert, kann sie die Betriebskosten erheblich senken und Ressourcen für andere, wichtigere Projekte freisetzen. Dies kann unter dem Strich zu Einsparungen führen und Unternehmen in die Lage versetzen, sich auf höherwertige Aktivitäten zu konzentrieren.
5 Verbesserte Vorhersehbarkeit
ML-Algorithmen sind besonders leistungsfähig, wenn sie für prädiktive Analysen eingesetzt werden. Sie ermöglichen es Unternehmen, umfassendere Einblicke in künftige Trends zu gewinnen und das Kundenverhalten besser vorherzusehen. So können Unternehmen mit größerer Genauigkeit vorausplanen und sicherstellen, dass sie der Konkurrenz immer einen Schritt voraus sind. Durch den Einsatz von ML-Modellen für Umsatzprognosen oder die Vorhersage von Kundenpräferenzen können Unternehmen beispielsweise genauere Strategien entwickeln und ihre Erfolgschancen erhöhen.
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Erschließen Sie die Vorteile des maschinellen Lernens
Unternehmen auf der ganzen Welt haben die Vorteile des maschinellen Lernens bereits erschlossen und sein unendliches Potenzial unter Beweis gestellt. Von verbesserten Kundenerfahrungen und höherer Effizienz bis hin zu besserer Entscheidungsfindung und geringeren Kosten - das Potenzial von ML ist im Vergleich zu anderen derzeit auf dem Markt befindlichen Technologien unvergleichlich. Daher ist es für Unternehmen ratsam, die Vorteile dieser Technologie eher früher als später zu nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Unternehmen müssen jedoch bedenken, dass der Erfolg eines ML-Projekts in hohem Maße von dem einzigartigen Geschäftsfall jeder Organisation, ihren Zielen und den verfügbaren Daten abhängt. Wenn Unternehmen all diese Faktoren berücksichtigen, bevor sie ein ML-Projekt starten, können sie sicherstellen, dass sie das Beste aus ihrer Investition herausholen.
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