Maschinelles Lernen Modelle
Maschinelles Lernen Modelle verarbeiten große Datenmengen, um Vorhersagen zu treffen, Korrelationen zu finden oder Daten zu klassifizieren. Es gibt drei Methoden des Maschinelles Lernen : überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen.
Warum sind Modelle für Maschinelles Lernen wichtig?
Mit Modellen des Maschinelles Lernen (ML) können Unternehmen mehr Wert aus ihren verfügbaren Datenbeständen schöpfen. ML ist ein kosteneffizienter Weg, Daten zu analysieren und subtile Korrelationen in Daten zu finden, die Menschen möglicherweise übersehen. Mithilfe von ML ist das Auffinden von Korrelationen in einem Datensatz ohne Überwachung möglich und erfordert keine geplotteten Daten, um verwandte Datencluster zu visualisieren. Weniger technisch versierte Benutzer können von komplexen Datenanalysen Nutzen , die von ML-Modellen ausgegeben werden und für deren Interpretation traditionell Datenwissenschaftler erforderlich sind.
Maschinelles Lernen Modelltypen
Nachstehend finden Sie einige Beispiele für Modelle des Maschinelles Lernen .
Lineare Regressionsmodelle
Die lineare Regression ist ein Vorhersagemodell, das historische Daten zur Vorhersage zukünftiger Datenpunkte verwendet. Die Kenntnis der berechneten wahrscheinlichen Ergebnisse erhöht das Vertrauen in data-driven Entscheidungen.
Entscheidungsbaum-Modelle
Entscheidungsbaummodelle können für Klassifizierungsaufgaben und die Erkennung von Anomalien in einem Datensatz verwendet werden. Es werden Verzweigungen erzeugt, bis ein Ergebnis erreicht ist.
Logistisches Regressionsmodell
Das logistische Regressionsmodell ist so konzipiert, dass es zu einer Ja- oder Nein-Antwort führt. Dies ist z. B. für die Vorhersage der Kundenabwanderung nützlich.
K-Nächste-Nachbarn-Modell
Das k-nearest neighbor Modell ist ein überwachtes Modell Maschinelles Lernen , das zur Klassifizierung von Aufgaben, zur Diagnose von Patienten und zur Erstellung von Produktempfehlungen verwendet wird.
Training Maschinelles Lernen Modelle
Beim unüberwachten Lernen wird ein Algorithmus verwendet, der versteht, wie Daten korreliert sein können, und einen Datensatz für die Suche nach solchen Korrelationen bereitstellt.
Das überwachte Lernen gibt dem Modell Hinweise auf gute und schlechte Korrelationen, was zu genaueren und unverfälschten Ergebnissen führt.
Maschinelles Lernen (ML) nutzt bestärkendes Lernen aus menschliches Feedback zur Verbesserung der Genauigkeit. Menschen erfassen und kommentieren die Modellausgabe , um das Modell zu steuern, indem sie z. B. Ausgaben bewerten.
Beispiele für Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen kann Datenanalyseaufgaben branchenübergreifend automatisieren. Im Folgenden finden Sie einige Anwendungsbeispiele.
Analyse von IoT
Die Ergebnisse von IoT wie Kameras, Waagen, Druck- und Wärmesensoren können in ein ML-Modell eingespeist werden, um zu beurteilen, ob eine Maschine normal läuft oder wahrscheinlich bald eine Wartung oder einen Eingriff benötigt. Anhand dieser Datenströme kann eine proaktive Wartung geplant werden.
Echtzeitanalysen
Modelle Maschinelles Lernen können mit Daten aus social media oder Marketingkampagnen gespeist werden, die zur Vorhersage von Verkaufschancen oder ungünstigen Geschäftsbedingungen genutzt werden können. ML-Modelle können auch Echtzeitdaten verwenden, um ungünstige Ereignisse anzuzeigen, z. B. bei der Vorhersage extremer Wetterereignisse.
Online-Spiele
Backend-Systeme für Sportwetten und Online-Poker können Echtzeit-Datenströme des Spielerverhaltens und der Spielstatistiken nutzen, um Wetten genau zu kalkulieren und Gewinnspannen zu schützen.
Einzelhandel
Modelle des Maschinelles Lernen können Webaktivitäten in Verbindung mit früheren Kaufmustern nutzen, um digitale Anzeigen und Echtzeit-Werbeaktionen zu personalisieren und so die Kundenbindung zu erhöhen.
Gesundheitswesen
Ärzte können Maschinelles Lernen nutzen, um die Wahrscheinlichkeit bestimmter Ergebnisse einzuschätzen, die von Tausenden ähnlicher Fälle in den Training vorgegeben werden.
Aktienhandel
Aktienhändler sind sehr data-driven und suchen nach zuverlässigen Kauf- oder Verkaufssignalen. Wenn die Gewinne und Erträge eines Unternehmens positiv sind, investieren sie und veräußern sie, wenn das Unternehmen einen Rückgang verzeichnet. Maschinelles Lernen kann die Risikobewertung erhöhen, wenn das KGV einer Aktie höher ist als das ihrer Branchenkollegen.
Risiko- und Betrugsmanagement
Finanzinstitute wie Banken und Kreditkartenaussteller müssen ständig auf betrügerische Aktivitäten achten. Die Modelle des Maschinelles Lernen überwachen Transaktionen, während sie stattfinden, um potenziellen Betrug zu erkennen, indem sie nach Anomalien suchen. Alle verdächtigen Transaktionen werden einer zusätzlichen Überprüfung unterzogen, bevor sie genehmigt oder abgelehnt werden.
Versicherungsunternehmen suchen auch nach Betrügern, die subtile Taktiken anwenden, die nur von automatisierten Systemen als Anomalien in Echtzeit erkannt werden können. Kunden mit hohem Risiko werden höhere Prämien angeboten, Kunden mit niedrigem Risiko niedrigere risikoangepasste Prämien.
Actian und die Data Intelligence Plattform
Die Actian Data Intelligence Platform wurde speziell dafür entwickelt, Unternehmen bei der Vereinheitlichung, verwalten und dem Verständnis ihrer Daten in hybriden Umgebungen zu unterstützen. Sie vereint Metadaten , Governance, Lineage, Qualitätsüberwachung und Automatisierung in einer einzigen Plattform. So können Teams sehen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.
Durch seine zentrale Schnittstelle unterstützt Actian Erkenntnis über Datenstrukturen und -flüsse und erleichtert so die Anwendung von Richtlinien, die Lösung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Die Plattform hilft auch dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verbinden, damit Teams Daten effektiver und verantwortungsvoller nutzen können. Die Plattform von Actian ist so konzipiert, dass sie mit sich entwickelnden Datenökosystemen skaliert und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen unterstützt. Fordern Sie Ihr persönliches Demo an.
FAQ
Maschinelles Lernen Modelle sind Algorithmen, die Muster aus Daten lernen, um Vorhersagen, Klassifizierungen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Sie sind der Kern von KI-Systemen, die in der Analytik, Automatisierung und Vorhersagemodellierung eingesetzt werden.
Modelle für Maschinelles Lernen sind wichtig, weil sie Unternehmen und Organisationen helfen, die Entscheidungsfindung zu automatisieren, Erkenntnisse aus großen Datenbeständen zu gewinnen, die Effizienz zu verbessern und zukünftige Trends mit hoher Genauigkeit vorherzusagen.
Zu den wichtigsten Arten von Modellen Maschinelles Lernen gehören das überwachte Lernen (trainiert auf markierten Daten), das unüberwachte Lernen (identifiziert Muster in nicht markierten Daten) und das bestärkendes Lernen (lernt durch Versuch und Irrtum, um die Ergebnisse zu maximieren).
Die Modelle des Maschinelles Lernen analysieren historische Daten, um Muster und Beziehungen zu erkennen. Das Modell wird dann so trainiert, dass es Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage neuer, ungesehener Daten treffen kann, und seine Leistung wird bewertet und hinsichtlich der Genauigkeit verfeinert.
Maschinelles Lernen ermöglichen prädiktive Analyse, personalisierte Empfehlungen, Betrugserkennung, Prozessautomatisierung und verbesserte Entscheidungsfindung. Sie helfen Unternehmen, komplexe Daten zu verarbeiten und Erkenntnisse zu gewinnen, die manuell nur schwer zu erkennen sind.
Für eine erfolgreiche Umsetzung ist es erforderlich, hochwertige Daten zu sammeln, die richtigen Algorithmen auszuwählen, Modelle rigoros Training und zu testen, die Modellleistung zu überwachen und die Modelle in Geschäftsprozesse zu integrieren, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.
