täglich mehr als . Allein in den letzten zwei Jahren wurden 90 % der weltweiten Daten generiert . datengesteuerte anzupassen . Dabei maschinelles Lernen eine entscheidende Rolle beim Übergang von Daten zu Entscheidungen . Der Prozess kann in vier Phasen unterteilt werden: Datenverständnis, Vorhersage, Entscheidungsfindung und kausale Schlussfolgerung.

Schritt 1: Verstehen Sie die Daten

Der erste Schritt besteht darin, die Daten zu verstehen, sowohl die technischen Aspekte als auch bereichsspezifisches Wissen. Beides ist notwendig, um die Daten zu verstehen und Probleme zu lösen. Deskriptive Statistik , Clusteranalyse und Datenvisualisierung sind sehr nützlich, um die Daten zusammenzufassen, zu gruppieren und erste Erkenntnisse daraus zu gewinnen. In Fällen, in denen die Daten viele Dimensionen haben, ist es möglich, Techniken wie PCA , um die Situation zu verbessern. Diese Methode ist sehr nützlich, da sie Informationen aus hochdimensionalen Daten in wenigen Dimensionen zusammenfassen kann. Es ist wichtig, dass der Analyst die Daten sehr gut versteht, bevor er mit der Vorhersage- und Modellierungsphase fortfährt. Ein weiterer sehr wichtiger Punkt ist, von Anfang an die richtigen Fragen zu stellen, ein Faktor, der die Kenntnis des Fachgebiets entscheidend macht.

Schritt 2: Vorhersage

Der nächste Schritt ist die Vorhersage, also herauszufinden, was passieren könnte. Nicht alle Vorhersageprobleme sind gleich, es gibt Regressions- und Klassifizierungsprobleme. Methoden des überwachten Lernens , allerdings ist das Ziel bei der Regression numerisch, während es bei der Klassifizierung eine Klasse ist. Für jedes Problem gibt es viele Vorhersagemodelle, beispielsweise die traditionelle lineare Regression und die logistische Regression . Modelle neuronaler Netze haben in den letzten Jahren eine Blütezeit erlebt. Diese Techniken werden als Deep Learning und eignen sich hervorragend für den Umgang mit unstrukturierten Daten. Im Allgemeinen sind Prognosen ein sehr leistungsfähiges Instrument zur Modellierung von Unsicherheiten und zur Bereitstellung klarerer Einblicke in die Zukunft.

Schritt 3: Entscheidungsfindung

Sobald Sie die Daten verstanden und Vorhersagen darüber getroffen haben, was passieren wird, ist es an der Zeit, zu entscheiden, was als Nächstes zu tun ist. Bei diesem Schritt handelt es sich um die Entscheidungsfindung in einem datengesteuerten Ansatz. Ein zentraler Aspekt der Entscheidungsfindung ist die Modellierung von Unsicherheiten. Zu diesem Zweck sind Vorhersagemodelle unerlässlich. Ein weiterer sehr wichtiger Punkt ist die Abwägung von Risiko und Ertrag, um die besten Entscheidungen zu treffen. Ziel ist es, Maßnahmen durchzuführen, die unmittelbare Vorteile für das Unternehmen bringen, aber auch die Gewinnung besserer Daten und Informationen für zukünftige Entscheidungen ermöglichen. Um all dies zu erreichen, ist es entscheidend, die Dynamik des spezifischen Geschäftsproblems zu verstehen. Diese Dynamik beruht auf zwei Faktoren: der Art und Weise, wie sich Aktionen auf den Zustand des Unternehmens auswirken, und der Geschwindigkeit, mit der Daten und Informationen abgerufen werden können. Sobald das Szenario identifiziert und alle Faktoren berücksichtigt sind, besteht die Herausforderung darin, die richtige Entscheidung zu treffen.

Schritt 4: Kausalschluss

Im nächsten Schritt geht es um kausale Schlussfolgerungen und darum, wie sie die notwendigen Werkzeuge bereitstellen können, um die Zusammenhänge zwischen Ursache und Wirkung zu verstehen und zu quantifizieren. Ein zentraler Aspekt bei der Suche nach Kausalität ist die randomisierte kontrollierte Studie . Bei diesem Prozess handelt es sich um eine zufällige Auswahl von Elementen für zwei Gruppen und die Sammlung ihrer Daten. Eine Gruppe ist die Kontrolle, bei der keine Aktion angewendet wurde, und die andere Gruppe ist die Behandlung, bei der eine bestimmte Aktion angewendet wurde. Die wissenschaftliche Methode kommt beim Hypothesentest , einer systematischen Methode, die es Ihnen ermöglicht, Hypothesen auf der Grundlage der aus dem Experiment generierten Daten zu akzeptieren oder abzulehnen. Kausale Schlussfolgerungen spielen beim maschinellen Lernen eine entscheidende Rolle, da sie auf der Grundlage von Daten Ursache-Wirkungs-Beziehungen ermitteln. Dies ist für die Analyse der Entscheidungsphase von entscheidender Bedeutung, da der kausale Rückschluss festlegt, welche Aktionen tatsächlich eine Wirkung haben und welche nicht.

Anwendungen

Es gibt unzählige Anwendungen des maschinellen Lernens in allen Branchen. Unternehmen aus den Bereichen Einzelhandel, Finanzen, Versicherungen, Marketing, Gesundheitswesen und unzähligen anderen Bereichen nutzen maschinelles Lernen, um ihre Geschäftsprobleme zu lösen. statistischen Methoden wie der linearen Regression, der logistischen Regression und der Zeitreihenanalyse Deep-Learning- Techniken helfen Unternehmen dabei, von Daten zu Entscheidungen . Die Welt wird zunehmend datengesteuert. Dieses Szenario macht es für Unternehmen, Regierungen und Organisationen von entscheidender Bedeutung, von Entscheidungen, die auf Instinkten basieren, zu Entscheidungen auf der Grundlage von Daten überzugehen.

Um Anwendungen von Methoden des maschinellen Lernens bei echten Problemen zu sehen, schauen Sie sich den 4tune.ai .