Trotz der scheinbaren Präsenz des maschinellen Lernens betten nur 39% der Unternehmen ML (maschinellen Lernen) in die täglichen Geschäftsfunktionen ein. Dieses Whitepaper entmystifiziert maschinelles Lernen für nichttechnische Wirtschaftsakteure um besser mit den datenwissenschaftlichen (Data Science) Initiativen arbeiten zu können und davon mehr Wert ziehen zu können.
Dieser Vortrag beinhaltet:
- Wie sich ML (maschinelles Lernen) von der herkömmlichen, rechnerischen Lösung von Problemen unterscheidet
- Funktionen und Labels sowie anderen datenwissenschaftliche (Data Science) Fachsprache
- Methoden des maschinellen Lernens – überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen sowie bestärkendes Lernen