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Machine Learning

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Künstliche Intelligenz

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Machine Learning

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Studie ✓ System ✓ Science ✓ Facebook ✓ Muster ✓ Entwicklung ✓ Menschen ✓ Nutzen ✓ Robotern ✓ Grundlage ✓ Bezug ✓ Predictive

Zusammenfassung:    

Grundsatzlich konnen auch Sie durch maschinelles Lernen recht aufwandige oder eintonige Arbeiten an den Computer delegieren - angefangen beim Scannen, Speichern und Ablegen von Papierdokumenten wie beispielsweise Rechnungen bis hin zum Organisieren und Bearbeiten von Bildern. In Zukunft werden Apps nach dem "verspeisen" riesiger Datenmengen (medizinische Fachpublikationen, Studien, etc.) in der Lage sein, einen Patienten zu warnen, wenn sein Arzt ihm ein Medikament verschreiben mochte, dass er nicht vertragt. Maschinelles Lernen : Diese Arten gibt es Grundsatzlich kommt Algorithmen beim Machine Learning eine wesentliche Rolle zu: Sie sind einerseits dafur verantwortlich, Muster zu erkennen und andererseits konnen durch sie Losungen generiert werden.

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Machine Learning
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lesen Manuelle Kommissionierprozesse mit intelligenten und mobilen Robotern zu automatisieren stellt eine grosse Herausforderung dar. Die unendliche Varianz an moglichen Situationen, in der sich ein Roboter dabei wiederfinden kann, erfordert ein hohes Mass an Autonomie. lesen Jeder Schritt in der digitalen Welt hinterlasst Spuren in Form von Daten. Als vielversprechende Schlusseltechnologie zur Auswertung des taglich produzierten Datenaufkommens wurden Big Data Analytics identifiziert. lesen Die Vorteile des maschinellen Lernens Machine Learning tragt zweifelsohne dazu bei, dass Menschen kreativer und effizienter arbeiten konnen. Grundsatzlich konnen auch Sie durch maschinelles Lernen recht aufwandige oder eintonige Arbeiten an den Computer delegieren - angefangen beim Scannen, Speichern und Ablegen von Papierdokumenten wie beispielsweise Rechnungen bis hin zum Organisieren und Bearbeiten von Bildern. Neben diesen eher simplen Aufgaben konnen selbstlernende Maschinen jedoch auch komplexe Tatigkeiten ubernehmen. Zu diesen zahlt beispielsweise das Erkennen von Fehlermustern. Gerade in Bereichen wie der Fertigungsindustrie ist das von grossem Vorteil: Die Branche ist darauf angewiesen, kontinuierlich und moglichst fehlerfrei zu produzieren. Wahrend sich selbst Experten oft nicht sicher sein konnen, wo und durch welche Korrelation ein Fertigungsfehler in einem Anlagenpark entsteht, bietet Machine Learning die Moglichkeit, den Fehler fruh zu identifizieren - das erspart Ausfallzeiten und Geld. Was mithilfe von Machine Learning in der Industrie noch alles moglich ist, konnen Sie in unserem kostenlosen Whitepaper erfahren. Machine Learning oder,,Maschinelles Lernen" ist in der Industrie angekommen. Lesen Sie in unserem MM Dossier, wie aus der Fahigkeit, aus Daten zu lernen und Muster abzuleiten, neue Anwendungen und Geschaftsmodelle Auch in der Medizin kommen mittlerweile selbstlernende Programme zum Einsatz. In Zukunft werden Apps nach dem "verspeisen" riesiger Datenmengen (medizinische Fachpublikationen, Studien, etc.) in der Lage sein, einen Patienten zu warnen, wenn sein Arzt ihm ein Medikament verschreiben mochte, dass er nicht vertragt. Dieses "Wissen" fuhrt in der Folge auch dazu, dass die App Alternativen vorschlagen kann, die beispielsweise auch die genetischen Voraussetzungen des jeweiligen Patienten berucksichtigt. Neben diesen potentiellen Chancen entstehen aber auch einige Risiken durch Machine Learning. Erfahren Sie hier mehr zu den Chancen und Risiken durch kunstliche Intelligenz. Diese Verfahren kommen beim Machine Learning zum Einsatz Im Rahmen des maschinellen Lernens werden statistische und mathematische Modelle dazu verwendet, um aus Datenbestanden zu lernen. Hierfur existieren Dutzende differenter Verfahren, wobei grundsatzlich zwischen zwei Systemen, namlich einerseits symbolischen Ansatzen und andererseits subsymbolischen Ansatzen unterschieden wird. Wahrend es sich bei symbolischen Systemen beispielsweise um aussagenlogische Systeme handelt, in welchen die Wissensinhalte, also die induzierten Regeln und die Beispiele explizit reprasentiert sind, handelt es sich bei subsymbolischen Systemen um kunstliche neuronale Netze. Diese arbeiten nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns, wobei die Wissensinhalte implizit reprasentiert sind. Maschinelles Lernen : Diese Arten gibt es Grundsatzlich kommt Algorithmen beim Machine Learning eine wesentliche Rolle zu: Sie sind einerseits dafur verantwortlich, Muster zu erkennen und andererseits konnen durch sie Losungen generiert werden. Dabei konnen sie in verschiedene Kategorien eingeteilt werden: Uberwachtes Lernen Im Zuge des uberwachten Lernens werden vorab Bespielmodelle definiert. Diese gilt es dann - um eine adaquate Zuordnung der Informationen zu den jeweiligen Modellgruppen der Algorithmen sicherzustellen - zu spezifizieren. Mit anderen Worten: Das System lernt auf Basis gegebener Ein- und Ausgabepaare. Im Zuge des uberwachten Lernens werden von einem Programmierer, der gewissermassen als Lehrer fungiert, die passenden Werte zu einer bestimmten Eingabe bereitgestellt. Ziel ist es, dem System im Rahmen von aufeinanderfolgenden Rechengangen mit verschiedenen Eingaben und Ausgaben anzutrainieren, Zusammenhange herzustellen. Unuberwachtes Lernen Beim unuberwachten Lernen erlernt die kunstliche Intelligenz ohne vorher definierte Zielwerte und ohne Belohnung. Es wird vor allem zum Erlernen von Segmentierung (Clustering) eingesetzt. Die Maschine versucht, die eingegebenen Daten nach gewissen Merkmalen zu strukturieren und sortieren. So konnte beispielsweise (stark vereinfacht) eine Maschine erlernen, dass verschiedenfarbige Munzen nach dem Merkmal "Farbe" sortiert werden konnen, um sie zu strukturieren. Teiluberwachtes Lernen Beim teiluberwachten Lernen handelt es sich um eine Kombination aus uberwachtem und unuberwachtem Lernen. Bestarkendes Lernen Das bestarkende Lernen fusst - ebenso wie die klassische Konditionierung Skinners - auf Belohnungen und Bestrafungen. Dabei wird dem Algorithmus durch eine positive oder negative Interaktion vermittelt, welche Reaktion auf eine bestimmte Situation erfolgen sollte. Aktives Lernen Im Rahmen des aktiven Lernens wird einem Algorithmus die Moglichkeit geboten, fur spezifische Eingangsdaten auf Basis vorab definierter und als bedeutsam betrachteter Fragen gewunschte Ergebnisse abzufragen. In der Regel erfolgt die Auswahl von Fragen mit hoher Ergebnisrelevanz durch den Algorithmus selbst. Im Allgemeinen kann die Datenbasis in Abhangigkeit des entsprechenden Systems entweder offline oder aber online vorliegen. Zudem kann sie lediglich einmal oder aber wiederholt fur das Machine Learning zur Verfugung stehen. Ein weiteres Unterscheidungsmerkmal ist die entweder zeitlich versetzte Entwicklung der Ein- und Ausgabepaare oder aber deren gleichzeitiges Vorhandensein. Aufgrund dieses Aspekts wird zwischen dem sogenannten sequenziellen Lernen und dem sogenannten Batch-Lernen unterschieden. Maschinelles Lernen und seine popularsten Anwendungen Machine Learning wird sowohl bei Netflix und Amazon als auch bei der Facebook-Gesichtserkennung angewendet. Dabei spiegelt sich das Machine Learning fur Sie als Anwender beispielsweise in der Moglichkeit wieder, Personen mit ihrem Namen auf hochgeladenen Bildern zu markieren. De facto verfugt Facebook uber die grosste Gesichtsdatenbank weltweit. Die von den Nutzern in das soziale Netzwerk eingespeisten Daten werden von Facebook genutzt, um Systeme des maschinellen Lernens in Bezug auf die visuelle Erkennung zu optimieren und zu trainieren. Eine weitere, mittlerweile fest in den Alltag integrierte Anwendung des maschinellen Lernen ist die in nahezu alle E-Mail-Programme integrierte automatische Erkennung von Spam. Im Rahmen der Spamerkennung werden die in den E-Mails enthaltenen Daten analysiert und kategorisiert. Zum Einsatz kommen diesbezuglich die Muster "Spam" und "Nicht-Spam ". Wird eine E-Mail als Junk-Mail erkannt, lernt das Programm in Folge Spam-Mails noch effizienter zu identifizieren. Weitere Anwendungsbereiche von Machine Learning sind das Suchmaschinen-Ranking sowie die Bekampfung von Cyber-Kriminalitat und das Abwehren von Computerattacken. Die kommerzielle Anwendung von Machine Learning Mithilfe von Machine Learning konnen Wirtschaftsdaten in Geld verwandelt werden. Konzerne, die auf maschinelles Lernen bzw. maschinelle Lernverfahren setzen, sind nicht nur in der Lage, die Zufriedenheit ihrer Kunden zu steigern, sondern zugleich auch eine Kostenreduzierung zu erreichen. Durch maschinelles Lernen konnen Kundenwunsche und Kundenbedurfnisse evaluiert und folgende Marketingmassnahmen personalisiert werden. Hierdurch kommt es zu einer Optimierung des Kundenerlebnisses sowie einer Steigerung der Kundenbindung. Hinzu kommt, dass maschinelles Lernen Unternehmen dabei behilflich sein kann, herauszufinden, ob in der nachsten Zeit eine Abwanderung des Kunden droht. Dies gelingt beispielsweise uber die automatische Auswertung von Supportanfragen. Eine Alternative besteht in der Analyse derjenigen Merkmale, die bereits in der Vergangenheit abgewanderte Kunden gemeinsam haben. Werden im Anschluss auf Grundlage der aus der Analyse hervorgegangenen Merkmale diejenigen Bestandskunden herausgefiltert, die diese Merkmale ebenfalls aufweisen, erhalt das Unternehmen eine Aufstellung des abwanderungsgefahrdeten Kundenstammes. Um diese Kunden zu halten, konnen dann entsprechende Massnahmen getroffen werden. Zudem kommen im Bereich des telefonischen Kundenservice mittlerweile immer haufiger Chat-Bots zum Einsatz. Bei diesen handelt es sich um automatisierte Programme, welche mit Kunden kommunizieren. Im Rahmen des Einsatzes konnen die Chat-Bots ihre kognitiven Fahigkeiten in Bezug auf die Interpretation des Umgangstons in verschiedenen Situationen optimieren. Zudem sind die Chat-Bots in der Lage, den Anruf - beispielsweise dann, wenn es sich um ein komplexeres Anliegen handelt - an einen Mitarbeiter des Call-Centers weiterzuleiten. Des Weiteren ist maschinelles Lernen eine zentrale Technologie bei der Entwicklung autonomer Systeme: Neben selbstfahrenden Autos kommt Machine Learning auch bei kollaborativen Robotern zum Einsatz .. Weitere Einsatzgebiete von Machine Learning waren beispielsweise: Analyse des Aktienmarktes Erkennen von Kreditkartenbetrug automatisierte Diagnoseverfahren Erfassen von Landminen in Akustiksensoren- und Radardaten Machine Learning: Das sind die Technologiefuhrer Neben Microsoft, Google, Facebook, IBM und Amazon wendet auch Apple enorme finanzielle Ressourcen fur die Nutzung und Weiterentwicklung von Machine Learning auf. Die noch immer bekannteste Appliance fur maschinelles Lernen ist der Supercomputer Watson von IBM. Watson wird vor allem im medizinischen Bereich sowie im Finanzwesen eingesetzt. Wie bereits erwahnt, nutzt Facebook Machine Learning bei der Bilderkennung, Microsoft im Rahmen des Spracherkennungssystems Cortana, Apple bei Siri. Naturlich kommt maschinelles Lernen auch bei Google zum Einsatz, und zwar sowohl im Bereich der Bilddienste als auch des Suchmaschinen-Rankings. Machine Learning: So konnen Anwendungen entwickelt werden Durch Cloud-Anbieter wie Google, Microsoft, Amazone Webservice und IBM wurden mittlerweile Services fur Machine Learning geschaffen. Mit deren Hilfe ist es auch Entwicklern, die nicht uber spezifisches Machine-Learning-Wissen verfugen moglich, Anwendungen zu entwickeln. Diese Anwendungen sind in der Lage, aus einem frei wahlbaren Bestand an Daten zu lernen. Je nach Anbieter haben diese Plattformen verschiedene Bezeichnungen:

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