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 überwachungsfrei 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, 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 zum Beispiel die 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 mit Maschinelles Lernen die Wahrscheinlichkeit bestimmter Ergebnisse einschätzen, die sich aus Tausenden ähnlicher Fälle in den training ergeben.

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 über dem ihrer Branchenkollegen liegt.

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 automatischen Systemen als anomal in Echtzeit erkannt werden können. Kunden mit hohem Risiko werden höhere Prämien angeboten, Kunden mit geringem Risiko niedrigere risikoangepasste Prämien.

Actian Datenmanagement für Maschinelles Lernen

Die Actian Data Platform ist ideal geeignet für die Aufbereitung von sauberen Daten und für die Speicherung von analysefähigen Daten für Anwendungen Maschinelles Lernen .