Maschinelles Lernen Software nutzt Algorithmen, um komplexe Entscheidungsfindungen zu automatisieren und Vorhersagen zu generieren, wodurch die Notwendigkeit einer manuellen Regelkonfiguration entfällt. Lösungen für maschinelles Lernen verbessern die Geschwindigkeit und Genauigkeit der gewünschten Ergebnisse, indem sie diese ständig verfeinern, während die Anwendung mehr Trainingsdaten verarbeitet. Maschinelles Lernen Software verbessert Prozesse und führt Effizienz in mehreren Branchen ein, von Finanzdienstleistungen bis zur Landwirtschaft. Häufige Anwendungen umfassen Prozessautomatisierung, Kundenservice, Sicherheitsrisikoerkennung und kontextuelle Zusammenarbeit.

Bemerkenswerterweise interagieren Endbenutzer von Anwendungen, die auf maschinellem Lernen basieren, nicht direkt mit dem Algorithmus. Stattdessen treibt maschinelles Lernen das Backend der künstlichen Intelligenz (KI) an, mit der Benutzer interagieren. Plattformen für maschinelles Lernen funktionieren anders als Plattformen für die Operationalisierung von maschinellem Lernen (MLOps), indem sie sich auf die Modellentwicklung und das Training konzentrieren, anstatt auf die Überwachung der Bereitstellung und das Lebenszyklusmanagement.

Um in die Kategorie Maschinelles Lernen aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

Einen Algorithmus anbieten, der basierend auf Daten lernt und sich anpasst Dateninputs aus einer Vielzahl von Datenpools konsumieren Daten aus strukturierten, unstrukturierten oder Streaming-Quellen aufnehmen, einschließlich lokaler Dateien, Cloud-Speicher, Datenbanken oder APIs Die Quelle intelligenter Lernfähigkeiten für Anwendungen sein Ein Ergebnis liefern, das ein spezifisches Problem basierend auf den gelernten Daten löst