Maschinelles Lernen (ML)
Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI). Es ermöglicht Computern, zu lernen und effizienter zu werden, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Dadurch bekommen Maschinen die Fähigkeit, Daten zu untersuchen, Trends zu bestimmen und sich selbstständig an Umstände anzupassen.. ML lernt aus Daten und Erfahrungen. So können Prozesse verbessert, Muster in Geschäftsprozessen erkannt und Entscheidungen getroffen werden
Die wichtigsten Bereiche des maschinellen Lernens
- Überwachtes Lernen: Modelle werden anhand gelabelter Daten trainiert.
- Unüberwachtes Lernen: Um Muster zu erkennen, werden Modelle anhand von nicht gelabelten Daten trainiert.
- Bestärkendes Lernen: Ein Agent trifft Entscheidungen und erhält Rückmeldungen.
- Semi-Überwachtes Lernen: Die Kombination von überwachtem und unüberwachtem Lernen.
Maschinelles Lernen steigert die Produktivität und Effizienz durch die Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben. Dies transformiert Geschäftsprozesse und schafft Raum für kreative Lösungen. Teams können sich stärker auf strategische und kreative Herausforderungen konzentrieren. Automatisiertes Lernen maximiert nicht nur die Ressourcennutzung, sondern schafft auch Möglichkeiten für tiefgreifende analytische Lösungen.
Weiterführende Links:
Connected Workers: Ein Leitfaden für den digitalen Wandel am Shopfloor.