Was kann tiefes Lernen dem Unternehmen bieten?

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Was kann tiefes Lernen dem Unternehmen bieten?

Als erstes möchten wir noch einmal daran erinnern, dass maschinelles Lernen vor allem ein ausgezeichnetes Tool zur Einkommenssteigerung ist. In diesem Fall führt ein guter Nebeneffekt der Verwendung des maschinellen Lernens zur Kostensenkung. Darüber hinaus wird dieser Begriff in Betracht genommen, wenn es um Grundlagen geht, die das maschinelle Lernen in den Geschäftsbereich einführen, da das Hauptziel jedes Unternehmens ist, seine Informationen, Produkte oder Dienstleistungen richtig zu verkaufen.

Wenn Sie sich fragen, welche Schritte zu einem Bombengeschäft führen, dann müssen Sie zuerst drei wichtigen Fragen beantworten: 1) Was wird verkauft? 2) Welche Zielgruppe haben Sie? 3) Wie ziehen Sie ihre Aufmerksamkeit auf Ihre Marke? Darüber hinaus ist es für Sie sehr wichtig, den richtigen Zeitpunkt für den Beginn des Verkaufs auszuwählen. Maschinelles Lernen kann also beim Gewichten aller Optionen behilflich sein, wenn eine dieser gestellten Fragen beantwortet wird.

Was können maschinelles und tiefes Lernen Unternehmen bieten?

Möchten Sie dennoch alles auf einmal haben und die Antworten sehr schnell bekommen, dann kann dies gehörig ins Geld gehen und die Gewinne beeinflussen. Daher können Sie heute auf die menschliche Komponente nicht verzichten, wenn Sie mit Methoden des tiefen Lernens umgehen.

Erwähnenswert sei auch noch, dass maschinelles Lernen im Allgemeinen darauf abzielt, die Geschäftseffizienz zu steigern, aber manchmal hilft es nicht nur, mehr Umsatz zu erzielen, sondern die KI kann Ihnen helfen, Ihre Geschäftskosten zu reduzieren.

Zielbestimmung

Um den Prozess der Zielbestimmung zu gestalten und jede der Was? Zu wem? Und wann? Fragen auszunutzen, steht Ihnen eine Handvoll verschiedener Tools zur Verfügung. Als erstes fallen einem  Empfehlungssysteme, Verkaufsräume und Marketinginstrumente ein.

Mit Hilfe der leistungsstarken Netzwerke des neuronalen tiefen Lernens können diese intelligenten Tools leicht erraten, was ein Benutzer möchte (falls vorhanden) und den Vorschlag nach seinem Profil anpassen.

Stellen Sie sich beispielsweise vor, dass Sie sich langweilen und nicht entscheiden können, wie Sie den Abend verbringen möchten. Da es draußen regnet, haben Sie überhaupt keine Laune, das Haus zu verlassen. In diesem Fall kommt Ihnen movix.ai zur Hilfe. Die Maschine ähnelt einem intelligenten Kino, das Benutzern hilft, die Auswahl in Echtzeit zu treffen.

Die Idee des Onlinedienstes besteht darin, dass ein Benutzer die Website besucht, auf einige Titel klickt, die er mag (vielleicht hat er gerade in diesem Moment Hobbit ausgewählt, in der Regel würde er sich etwas Anderes aussuchen), und danach das vom tiefen Lernen betriebene System die Filme anbietet, die ihm gefallen könnten. Na also! Zeit für Popcorn!

Ein weiteres gutes Beispiel ist das Einkaufen. Bei dieser Art der Entwicklung wird häufig auf die Aktivitäten der Benutzer auf einer E-Commerce-Website geachtet, aus der Benutzererfahrung gelernt und auf der Basis historischer Daten die Affinitäten des maschinellen Lernens aufgebaut, die den Benutzern bei der Auswahl aus Myriaden von Optionen helfen. Zum Beispiel dient Strands zur Personalisierung der Einkaufserfahrung jedes Besuchers.

Durch die Untersuchung des Verhaltens des Online-Publikums sammelt die Maschine individuelle Einsichten und summiert die Daten, um den Einzelhändlern zu helfen, ihren Umsatz zu steigern.

Darüber hinaus ist tiefes Lernen nützlich, wenn es sich um CRM (Customer-Relationship-Management) und prädiktives Lead Scoring handelt. Wenn Sie sich von Vermutungen befreien, können Sie sich viel Mühe sparen und potenzielle verkaufsbereite Kunden schnell feststellen. Beispielsweise bestimmt Mintigo Marketingindikatoren, die Daten aus dem Internet extrahieren, und verbindet diese mit CRM des Kunden, um ein 360-Grad-Profil aller Interessenten zu bekommen.

Das Unternehmen verwendet maschinelles Lernen und beobachtet aufmerksam die digitale Spur von Tausenden von Online-Unternehmen, verbessert die Daten, um nützliche Informationen zu bekommen, die beim Treffen der Vertriebsentscheidungen helfen.

Computer Vision

Computer Vision kommt ins Spiel, wenn Sie sich den Kopf zerbrechen, was genau und wie Sie an Ihre Zielgruppe verkaufen wollen. Obwohl die Wissenschaft hinter der Bildverarbeitung mit Hilfe von Computern ein ziemlich kompliziertes Thema ist, stimmen erfahrene Fachkräfte auf dem Gebiet des tiefen Lernens zu, dass dies eine Revolution ist. Erstens dient Computer Vision zur Beseitigung der typischen Fehler von Menschen, die beim Multitasking ihre Aufmerksamkeit zerstreuen und auf diese Weise die Konzentration verlieren können. Wenn Unternehmen, die maschinelles Lernen einführen, mehrere Aufgaben mit hoher Genauigkeit gleichzeitig ausführen, bekommen sie die Möglichkeit, ihre Entwicklung erheblich zu beschleunigen und die Produktionskosten zu reduzieren, ohne dass die Qualität der Angebote beeinträchtigt wird.

Zum Beispiel stellt TensorFlow seine Bibliothek denjenigen kostenlos zur Verfügung, die sich mit Modellen des maschinellen Lernens beschäftigen möchten. Da diese Open-Source-Bibliothek eine unterschiedliche Abstraktionsebene hat, ist sie ein Glücksfall für Fachleute im Bereich der numerischen Berechnungen.

Sie haben wahrscheinlich eine andere Geschichte darüber gehört, wie japanische Landwirte ihre landwirtschaftlichen Betriebe teilweise automatisiert und einige Aufgaben auf maschinelles Lernen übergeben haben, wie zum Beispiel… das Sortieren von Gurken. Ein technikbegeisterter Sohn einheimischer Landwirte kam auf die Idee, mithilfe von TensorFlow das Gemüse in Kategorien einzuordnen. Innerhalb von drei Monaten hat der Ingenieur Gurken fotografiert und sortiert, um dem Modell die Sortierung beizubringen. Das Ziel dieser Innovation war die Beseitigung der manuellen Sortierung und erreichte im Laufe der Zeit eine Genauigkeit von 95%.

Optimierung und Einstellung

Es handelt sich darum, was ein Problemlösungsbeispiel in der realen Welt verkaufen soll. Tausende von Produkten werden hergestellt und Dienstleistungen auf verschiedene Arten angeboten. Betrachten wir nun das Potenzial des tiefen Lernens, das einen Mehrwert schafft, und versuchen, den effektivsten Ansatz dafür zu wählen. Um besseres Bier zu brauen, entschied sich die Brauerei in Virginia, ihre Betriebsabläufe zu optimieren. Mit diesem Zweck wandte sie sich an eine Firma, die im Bereich des maschinellen Lernens tätig ist. Die Brauexperten stellten dem Technologieanbieter die Daten zu den IPAs des Great American Beer Festival zur Verfügung, um diese mit den zehn besten Verkäufern des Landes zu vergleichen. Daraus ergaben sich dynamische Rezepte, die sich mit jeder neuen Charge auf Grund der gesammelten und verarbeiteten Rückmeldung der Bierfans ändern würden.

Schluss mit der Bürokratie

Ist es nicht großartig, “Nein“ zur Bürokratie zu sagen? Maschinelles Lernen geht weiter und kann dabei helfen, weniger Papiere zu verarbeiten und sich darauf zu konzentrieren, sich von Routineaufgaben zu lösen, deren Ausführung sehr viel Zeit in Anspruch nimmt.

Die automatisierte Patentensuche gibt dem Unternehmen die Möglichkeit, sehr viel Zeit bei der Untersuchung und Überprüfung von Dokumenten zu sparen. Nachdem mit historischen Invaliditätsfällen experimentiert worden ist, entwickelte Amplified ein schnelles und benutzerfreundliches System, das vom maschinellen Lernen unterstützt wird. Seine Aufgabe ist es, die Suche durch das Hervorheben von drei bis fünf Ergebnissen und die Auswahl des relevantesten unter Hunderten von Dokumenten zu verfeinern. Mit einer solch intelligenten Entwicklung verschwimmt die Notwendigkeit für einen professionellen Menschenforscher und dessen Meinung innerhalb von wenigen Sekunden.

Fazit

Niemand gibt gerne wertvolle Mittel für Dinge aus, die leicht an tiefes Lernen und intelligente Algorithmen weitergegeben werden könnten, da sie für die Verarbeitung großer Datenmengen weniger Zeit benötigen und sinnvolle Erkenntnisse in einem Augenblick gewinnen können.

Sollten Sie andere Ideen dazu haben, was tiefes Lernen dem Unternehmen bieten kann, so können Sie sich an das Team von AI-United.de per Mail oder im Q&A-Bereich wenden.

Quelle

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