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Machine Learning & Künstliche Intelligenz

Warum braucht man maschinelles Lernen für Big Data?

Die Menge an zu verarbeitenden Daten ist heutzutage für jeden Analysten zu groß um sie umfassend zu analysieren, oder mögliche Zusammenhänge in Big Data zu erkennen. Oftmals ist es für Datenanalysten auch nicht möglich alle Hypothesen auf den Daten zu testen oder alle Informationen aus den Datenmengen zu extrahieren.

Maschinelles Lernen ist hingegen ideal um alle Möglichkeiten auszuschöpfen, die in Big Data schlummern.

Durch einen datengetriebenen Ansatz und die flexible Skalierbarkeit ist maschinelles Lernen deutlich unabhängiger von menschlicher Führung als andere Systeme. Es kann sich angemessen auf die Komplexität unterschiedlichster Datenmengen anpassen und Zusammenhängen innerhalb dieser Daten zielsicher erkennen und verarbeiten.

Iteratives Vorgehen im maschinellen Lernen

Unser Knowhow

Maschinelles Lernen entwickelt sich ständig durch innovative Ideen und Plattformen weiter. Deshalb bildet sich unser Team regelmäßig fort und hat bereits Projekte mit Googles Cloud Machine Learning Platform, Microsofts Azure Machine Learning Studio und Amazon Machine Learning umgesetzt. Durch neue Lernstrategien und -ansätze sind wir in der Lage leistungsstarke und skalierbare Lernsysteme auf jedes Kundenproblem individuell zuzuschneiden.

Falls die cloudbasierten Systeme nicht alle Anforderungen erfüllen, sind wir darüber hinaus in der Lage unseren Kunden selbstentwickelte leistungsstarke Lernsysteme anzubieten. Je nach Anwendungsfall kann flexibel zwischen diversen Programmiersprachen wie z.B. Java, Python oder R gewählt werden.

Anwendungsszenarien

  • Predictive Analytics

Auf Basis von Prognoseanalysen können Vorhersagen in diversen Unternehmensbereichen getroffen werden. Ein Anwendungsbereich für Predictive Analytics ist z.B. der E-Commerce. Die Angebotsvielfalt kann hier für den einzelnen Kunden erdrückend sein. Durch Predictive Analytics kann das Kundenverhalten ausgewertet werden und die Produktauswahl auf den Kunden zugeschnitten werden. So kann ein optimales Einkaufserlebnis geschaffen werden.

  • Klassifikationen

Verluste durch das Handeln von Betrügern sind bei Banken, Versicherungen und anderen Unternehmen nach wie vor groß. Durch Klassifikationsmodelle können verdächtige Muster flächendeckend erkannt und gemeldet werden. Somit kann das Unternehmen auf sich entwickelnde Probleme deutlich schneller reagieren und sie beseitigen.

  • Social Sentiment Analyse

Die Interaktivität der sozialen Netzwerke verändert die öffentliche Kommunikation und erzeugt große Datenmengen. Diese Daten enthalten für das Unternehmen wichtige Informationen. Durch Sentiment Analysen können emotionale Stimmungen in sozialen Medien erfasst und interpretiert werden. So können wichtige Einblicke in die eigene Zielgruppe gewonnen werden.

  • Informationsextraktion

Unternehmen müssen täglich mit unstrukturierten Datenmengen umgehen. Die Komplexität natürlicher Sprache kann es schwer machen die benötigten Informationen aus der Datenmenge zu extrahieren. Das Ziel der Informationsextraktion ist es, Wissen aus diesen Daten automatisch in eine strukturierte Form zu bringen und dem Unternehmen zeitnah bereitzustellen.

Ihr Ansprechpartner

Hans Sieder
Geschäftsführer
sales@sgc.de