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, VP of Innovation

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Maschinelles LernenJetzt geht es darum, intelligent intelligenter zu werden.

Heutzutage gibt es eine regelrechte Datenflut. Ihre Großmutter (falls Sie in der glücklichen Lage sind, noch eine zu haben) hätte Ihnen das wahrscheinlich auch sagen können. Aber die Übernahme aller Daten, die es dort draußen gibt, gleicht eher einer Überflutung (und diesen Ausdruck verwenden wir immer öfter).

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Intelligente erste Schritte auf dem Weg zum maschinellen Lernen sind im Grunde strategischer Natur, bevor sie taktisch sind. Wir müssen wissen, wohin wir als Unternehmen gehen wollen. Zudem müssen wir Datenmodelle und unterstützende Analysefunktionen erstellen, die uns dabei helfen können, die Entwicklung in die richtige Richtung zu lenken, damit Wachstum, Gewinn und Expansion entstehen können.

Es gibt eine Menge Taktiken, die bei der Umsetzung befolgt werden müssen. Zunächst wird ein prozessuales Rahmenwerk festgelegt, um unsere Daten zu verifizieren und zu validieren, während sie gleichzeitig dedupliziert, klassifiziert, gesichert und (bei Bedarf) auch anonymisiert werden.

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Doch gehen wir erst einmal zurück zur strategischen Planung. Wir wissen, dass all diese Daten in verschiedenen Mengen und auf verschiedenen Qualitätsebenen um uns herumschwirren, daher ist es fürs Erste wichtig, Abstand zu gewinnen und unsere Geschäftsziele und -absichten zu definieren, bevor wir weitermachen. Es ist schwierig, die Nadel im Heuhaufen zu finden, wenn man nicht weiß, wie lang, scharf oder dick die Nadel tatsächlich ist.

In der Praxis geht es natürlich nicht um Nadeln, sondern darum, zu wissen, welche definierten Ergebnisse wir durch unsere kurz-, mittel- und langfristigen Geschäftsaktivitäten erzielen wollen. Sobald wir unsere Ziele kennen, können wir damit beginnen, die Daten zu suchen, die uns bei unseren Entscheidungen im Tagesgeschäft unterstützen.

Das heißt, bevor wir damit anfangen in Richtung selbstständiges Lernen zu gehen, müssen wir zunächst einmal die Qualität, Herkunft und Genauigkeit der von uns zu verwendenden Daten prüfen, mit denen wir unsere Maschinen in den zentralen Wissenssystemen „füttern“.

Wir müssen unseren Maschinen sozusagen mitteilen können, was sie zu tun haben, und ihre Rolle im Unternehmen definieren, aber das ist nie einfach, weil wir es wahrscheinlich von vornherein mit schlecht gepflegten Datensätzen zu tun haben werden.

Es wäre unvernünftig anzunehmen, dass mehr Daten immer bessere Qualität bedeutet. Tatsächlich führen viele unproduktive Daten dazu, dass Projekte fehlschlagen und Systeme Fehler und andere Probleme melden. Es ist nicht schwierig, in einen Teufelskreis aus unbestätigten Daten, unrealistischen Geschäftszielen und unzureichenden Workflow-Richtlinien zu geraten.

Auch wenn es nicht einfach ist, aus diesem Teufelskreis herauszukommen, ist es nicht unmöglich, wenn wir uns darüber klar werden, was genau wir unter Datengenauigkeit verstehen.

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Maschinelles Lernen setzt Completeness, Compliance, Currency von Daten voraus

Es ist unerlässlich, die MARVEL LEGENDS SEALED CASE DR.STRANGE DORMAMMU BUILD A FIGURE SERIES BAF HASBRO,  (Vollständigkeit) unserer Daten zu prüfen, d. h., ein bestimmter Datensatz muss über alle Infor

mationskomponenten verfügen, die wir für die spezifische Analyse und Verarbeitung, die wir durchführen wollen, benötigen.

Es ist von entscheidender Bedeutung, dass wir den Grad der Toy sapiens Limited Hot Toys Avengers Age of Ultron Maria Hill 1/6 Action Figure, (Konformität) der uns vorliegenden Daten prüfen, d. h., die vorhandenen Daten müssen dem erforderlichen Format und Standard für die vorgeschriebenen rechtlichen Rahmenbedingungen entsprechen, nach denen wir arbeiten, mit denen wir uns verbinden und die wir integrieren wollen.

Zu guter Letzt betrachten wir die NEW figma 317 KantaiCollection KanColle KASHIMA with BonusParts FigureMaxFactory, (Aktualität) unserer Daten, d. h. ihr Alter, ihre Relevanz und ihre Fähigkeit, immer noch „aktuell“ zu sein.

Wenn wir unsere Daten anhand dieser Parameter überprüfen können, dann ist dies ein guter Ansatz, um zukünftig die Effizienz des maschinellen Lernens auf das Geschäft anzuwenden.

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Wann fangen wir also an, diese maschinellen Lernsysteme einzusetzen?

Die Antwort lautet: Wenn wir wissen, dass unsere Daten a) zuverlässig sind und b) wenn wir wissen, dass sie quantifizierbare Ergebnisse liefern können. Wenn wir wissen, dass wir dieselben (und letztendlich besseren Ergebnisse) erzielen können, indem wir einer Maschine ermöglichen, Entscheidungen zu treffen, können wir wirklich intelligent werden.

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Natürlich sollten wir zunächst in festgelegten Bereichen klein anfangen, aber dann nach oben schauen und die Entwicklung auf strategisch zusammenhängende Teilen des Geschäfts ausweiten.

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Zusammengefasst heißt das, definieren Sie Ihre Geschäftsziele, suchen Sie nach den richtigen Daten, indem Sie auf die drei Cs bestehen, beginnen Sie den Prozess methodisch und gehen Sie in allen Aspekten mit architektonischer Präzision voran – auf diese Weise wird maschinelles Lernen intelligenter.

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