TDWI eBook Machine Learning

Business Analytics kann in mehreren Aspekten von Machine-Learning-Algorithmen profitieren. Besonders bei der Verarbeitung von unstrukturierten Massendaten wie Videos, Audio-Aufzeichnungen, Social-Media-Postings lassen sich Algorithmen nutzen, um Muster wie etwa Gesichter, Objekte oder Stimmen zu erkennen. Das erledigt der ML-Unterbereich Deep Learning, der immer leistungsfähiger wird.

Algorithmen, die in Bots und Webseiten implementiert sind, sorgen täglich für die Auswahl von Themen und für Empfehlungen bei Produkten, sei es auf Facebook oder Amazon & Co. Aber auch simple Sachverhalte wie etwa die Erkennung einer E-Mail als Spam lassen sich im BI-Bereich nutzbar machen. Für die Vorstandsebene sind besonders Entscheidungsbäume wichtig, für das Marketing hingegen Segmentierung und Hauptfaktoranalyse. Auf all diese Algorithmen geht das E-Book ein.

Insbesondere wird auf den Anwendungsbereich für Business Intelligence, Business Analytics und Advanced Analytics eingegangen, ohne allerdings zu sehr auf verschiedene Anwendung von Predictive Analytics (Wartung, Service, Logistik usw.) einzugehen. Auf Bots wie ChatBots, SocialBots usw. geht dieses E-Book aus Platzgründen nicht ein, denn dies ist ein weites Feld, das täglich erweitert wird.

Ein gesondertes Kapitel ist den Cloud-Angeboten und Entwickler-Frameworks von Machine Learning gewidmet. Hierzu bietet das E-Book einen kleinen Marktüberblick und beleuchtet den Bereich des Deep Learning, der besonders durch Mustererkennung (Gesicht, Gesten, Miene, Stimme usw.) Einfluss auf unser Leben nimmt - und bislang noch durch Leistungsgrenzen eingeschränkt ist. Aber diese werden dieses Jahr fallen, ebenso wie in den kommenden Jahren.


sponsored by Hortonworks und Hewlett Packard Enterprise

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