Mehr über Maschinelles Lernsoftware erfahren
Was ist maschinelle Lernsoftware?
Maschinelle Lernalgorithmen treffen Vorhersagen oder Entscheidungen basierend auf Daten. Diese Lernalgorithmen können in Anwendungen eingebettet werden, um automatisierte, künstliche Intelligenz (KI)-Funktionen bereitzustellen. Eine Verbindung zu einer Datenquelle ist notwendig, damit der Algorithmus im Laufe der Zeit lernen und sich anpassen kann. Es gibt viele verschiedene Arten von maschinellen Lernalgorithmen, die eine Vielzahl von Aufgaben und Funktionen ausführen. Diese Algorithmen können aus spezifischeren maschinellen Lernalgorithmen bestehen, wie z.B. Assoziationsregel-Lernen, Bayes'sche Netzwerke, Clustering, Entscheidungsbaum-Lernen, genetische Algorithmen, Lernklassifikationssysteme und Support-Vektor-Maschinen, unter anderem.
Diese Algorithmen können mit überwachten oder unüberwachten Lernen entwickelt werden. Überwachtes Lernen besteht darin, einen Algorithmus zu trainieren, um ein Muster der Schlussfolgerung zu bestimmen, indem ihm konsistente Daten zugeführt werden, um eine wiederholte, allgemeine Ausgabe zu erzeugen. Menschliches Training ist für diese Art des Lernens notwendig. Unüberwachte Algorithmen erreichen unabhängig eine Ausgabe und sind ein Merkmal von Deep-Learning-Algorithmen. Verstärkungslernen ist die letzte Form des maschinellen Lernens, die aus Algorithmen besteht, die verstehen, wie sie basierend auf ihrer Situation oder Umgebung reagieren sollen.
Endbenutzer intelligenter Anwendungen sind sich möglicherweise nicht bewusst, dass ein alltägliches Software-Tool einen maschinellen Lernalgorithmus verwendet, um eine Art von Automatisierung bereitzustellen. Darüber hinaus können maschinelle Lernlösungen für Unternehmen in einem Modell "Machine Learning as a Service" (MLaaS) angeboten werden.
Welche Arten von maschineller Lernsoftware gibt es?
Es gibt drei Haupttypen von maschineller Lernsoftware: überwacht, unüberwacht und verstärkend. Diese beziehen sich auf die Art des Algorithmus, auf dem die Anwendung basiert. Die Art des maschinellen Lernens beeinflusst im Allgemeinen nicht das Endprodukt, das Kunden verwenden werden. Zum Beispiel spielt es für die Unternehmen, die einen virtuellen Assistenten einsetzen, um mit Kunden umzugehen, keine Rolle, ob dieser mit überwachten oder unüberwachten Lernen entwickelt wurde. Unternehmen interessieren sich mehr für den potenziellen Einfluss, den der Einsatz eines gut gemachten virtuellen Assistenten auf ihr Geschäftsmodell haben wird.
Überwachtes Lernen
Dieses Modell des maschinellen Lernens bezieht sich auf die Idee, die Maschine oder das Modell mit einem spezifischen Datensatz zu trainieren, bis es die gewünschten Aufgaben ausführen kann, wie z.B. das Erkennen eines Bildes eines bestimmten Typs. Der Lehrer hat die vollständige Kontrolle darüber, was das Modell oder die Maschine lernt, da er die Informationen eingibt. Dies bedeutet, dass der Lehrer das Modell genau in die Richtung des gewünschten Ergebnisses lenken kann.
Unüberwachtes Lernen
Unüberwachtes Lernen bezieht sich auf den Algorithmus oder das Modell, das mit der Mission ausgesandt wird, Datensätze zu durchsuchen, um eigenständig Strukturen oder Muster zu finden. Allerdings ist unüberwachtes Lernen nicht in der Lage, diese entdeckten Muster oder Strukturen zu kennzeichnen. Das Beste, was sie tun können, ist, Muster und Strukturen nach wahrgenommenen Unterschieden zu unterscheiden.
Verstärkungslernen
Bei dieser Art des maschinellen Lernens lernt das Modell, indem es mit seiner Umgebung interagiert und Antworten basierend auf dem gibt, was es antrifft. Das Modell erhält Punkte für korrekte Antworten und verliert Punkte für falsche. Durch diese Anreizmethode trainiert sich das Modell selbst. Das Verstärkungslernmodell wird durch seine Interaktionen lernen und sich letztendlich verbessern.
Deep Learning
Deep-Learning-Algorithmen, eine Untergruppe von maschinellen Lernalgorithmen, sind solche, die speziell künstliche neuronale Netzwerksoftware verwenden, die Modelle basierend auf den neuronalen Netzwerken im menschlichen Gehirn sind, die auf Informationen reagieren und sich anpassen, um Entscheidungen basierend auf diesen Informationen zu treffen.
Was sind die gemeinsamen Merkmale von maschineller Lernsoftware?
Kernfunktionen innerhalb der maschinellen Lernsoftware helfen Benutzern, ihre Anwendungen zu verbessern, indem sie ihre Daten transformieren und Erkenntnisse daraus ableiten können:
Daten: Die Verbindung zu Drittanbieter-Datenquellen ist der Schlüssel zum Erfolg einer maschinellen Lernanwendung. Um richtig zu funktionieren und zu lernen, muss der Algorithmus mit großen Datenmengen gefüttert werden. Sobald der Algorithmus diese Daten verdaut und die richtigen Antworten auf typischerweise gestellte Anfragen gelernt hat, kann er den Benutzern eine zunehmend genaue Antwortmenge bieten.
Oft bieten maschinelle Lernanwendungen Entwicklern Beispieldatensätze, um ihre Anwendungen zu erstellen und ihre Algorithmen zu trainieren. Diese vorgefertigten Datensätze sind entscheidend für die Entwicklung gut trainierter Anwendungen, da der Algorithmus eine Menge Daten sehen muss, bevor er bereit ist, korrekte Entscheidungen zu treffen und korrekte Antworten zu geben. Darüber hinaus werden einige Lösungen Datenanreicherungsfunktionen wie das Annotieren, Kategorisieren und Anreichern von Datensätzen beinhalten.
Algorithmen: Das wichtigste Merkmal eines jeden maschinellen Lernangebots ist der Algorithmus. Er ist die Grundlage, auf der alles andere basiert. Lösungen bieten entweder vorgefertigte Algorithmen oder ermöglichen es Entwicklern, ihre eigenen in der Anwendung zu erstellen.
Was sind die Vorteile von maschineller Lernsoftware?
Maschinelle Lernsoftware ist in vielen verschiedenen Kontexten und Branchen nützlich. Beispielsweise verwenden KI-gestützte Anwendungen typischerweise maschinelle Lernalgorithmen im Backend, um Endbenutzern Antworten auf Anfragen bereitzustellen.
Anwendungsentwicklung: Maschinelle Lernsoftware treibt die Entwicklung von KI-Anwendungen voran, die Prozesse rationalisieren, Risiken identifizieren und die Effektivität verbessern.
Effizienz: Maschinell lernbasierte Anwendungen verbessern sich ständig, da ihr Wert erkannt wird und sie in den Branchen, in denen sie eingesetzt werden, wettbewerbsfähig bleiben müssen. Sie erhöhen auch die Effizienz wiederholbarer Aufgaben. Ein herausragendes Beispiel dafür ist im Bereich eDiscovery zu sehen, wo maschinelles Lernen massive Fortschritte in der Effizienz gemacht hat, mit der juristische Dokumente durchsucht und relevante identifiziert werden.
Risikoreduzierung: Die Risikoreduzierung ist einer der größten Anwendungsfälle im Finanzdienstleistungssektor für maschinelle Lernanwendungen. KI-Anwendungen, die auf maschinellem Lernen basieren, identifizieren potenzielle Risiken und markieren sie automatisch basierend auf historischen Daten vergangener riskanter Verhaltensweisen. Dies eliminiert die Notwendigkeit der manuellen Identifizierung von Risiken, die anfällig für menschliche Fehler ist. Maschinelles Lernen zur Risikoreduzierung ist nützlich in der Versicherungs-, Finanz- und Regulierungsbranche, unter anderem.
Wer nutzt maschinelle Lernsoftware?
Maschinelle Lernsoftware hat Anwendungen in nahezu jeder Branche. Einige der Branchen, die von maschinellen Lernanwendungen profitieren, sind Finanzdienstleistungen, Cybersicherheit, Rekrutierung, Kundenservice, Energie und Regulierungsbranchen.
Marketing: Maschinell lernbasierte Marketinganwendungen helfen Vermarktern, Inhaltstrends zu identifizieren, Content-Strategien zu gestalten und Marketinginhalte zu personalisieren. Marketing-spezifische Algorithmen segmentieren Kundenbasen, sagen Kundenverhalten basierend auf vergangenem Verhalten und Kundendemografien voraus, identifizieren potenzielle Kunden mit hohem Potenzial und mehr.
Finanzen: Finanzdienstleistungsinstitute erhöhen ihre Nutzung von maschinell lernbasierten Anwendungen, um mit anderen in der Branche, die dasselbe tun, wettbewerbsfähig zu bleiben. Durch Robotic Process Automation (RPA)-Anwendungen, die typischerweise von maschinellen Lernalgorithmen angetrieben werden, verbessern Finanzdienstleistungsunternehmen die Effizienz und Effektivität von Abteilungen, einschließlich Betrugserkennung, Geldwäschebekämpfung und mehr. Die Abteilungen, in denen diese Anwendungen am effektivsten sind, sind jedoch solche, in denen es eine große Menge an Daten zu verwalten gibt und viele wiederholbare Aufgaben, die wenig kreatives Denken erfordern. Einige Beispiele können das Durchsuchen von Tausenden von Versicherungsansprüchen und das Identifizieren von solchen mit hohem Betrugspotenzial sein. Der Prozess ist ähnlich, und der maschinelle Lernalgorithmus kann die Daten verdauen, um viel schneller zum gewünschten Ergebnis zu gelangen.
Cybersicherheit: Maschinelle Lernalgorithmen werden in Sicherheitsanwendungen eingesetzt, um Bedrohungen besser zu identifizieren und automatisch mit ihnen umzugehen. Die adaptive Natur bestimmter sicherheitsspezifischer Algorithmen ermöglicht es Anwendungen, sich entwickelnden Bedrohungen leichter zu begegnen.
Was sind die Alternativen zu maschineller Lernsoftware?
Alternativen zu maschineller Lernsoftware, die sie entweder teilweise oder vollständig ersetzen können, umfassen:
Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Unternehmen, die sich auf sprachbasierte Anwendungsfälle konzentrieren (z.B. das Untersuchen großer Mengen von Bewertungsdaten, um die Stimmung der Rezensenten besser zu verstehen), können auch auf NLP-Lösungen zurückgreifen, wie z.B. Software zum Verständnis natürlicher Sprache, für Lösungen, die speziell auf diese Art von Daten ausgerichtet sind. Anwendungsfälle umfassen das Finden von Erkenntnissen und Beziehungen in Texten, das Identifizieren der Sprache des Textes und das Extrahieren von Schlüsselphrasen aus einem Text.
Bildverarbeitungssoftware: Für Computer Vision oder Bilderkennung können Unternehmen Bildverarbeitungssoftware einsetzen. Mit diesen Tools können sie ihre Anwendungen mit Funktionen wie Bilderkennung, Gesichtserkennung, Bildsuche und mehr erweitern.
Software im Zusammenhang mit maschineller Lernsoftware
Verwandte Lösungen, die zusammen mit maschineller Lernsoftware verwendet werden können, umfassen:
Chatbot-Software: Unternehmen, die nach einer sofort einsatzbereiten Konversations-KI-Lösung suchen, können Chatbots nutzen. Tools, die speziell auf die Erstellung von Chatbots ausgerichtet sind, helfen Unternehmen, Chatbots von der Stange zu verwenden, mit wenig bis gar keiner Entwicklungs- oder Programmiererfahrung.
Bot-Plattform-Software: Unternehmen, die ihren eigenen Chatbot erstellen möchten, können von Bot-Plattformen profitieren, die Tools zum Erstellen und Bereitstellen interaktiver Chatbots bieten. Diese Plattformen bieten Entwicklungstools wie Frameworks und API-Toolsets für die anpassbare Bot-Erstellung.
Herausforderungen mit maschineller Lernsoftware
Softwarelösungen können ihre eigenen Herausforderungen mit sich bringen.
Automatisierungswiderstand: Eines der größten potenziellen Probleme mit maschinell lernbasierten Anwendungen liegt in der Entfernung von Menschen aus Prozessen. Dies ist besonders problematisch, wenn man sich auf aufkommende Technologien wie selbstfahrende Autos konzentriert. Indem Menschen vollständig aus dem Produktentwicklungszyklus entfernt werden, erhalten Maschinen die Macht, in lebensbedrohlichen Situationen zu entscheiden.
Datenqualität: Bei jeder Implementierung von KI ist die Datenqualität entscheidend. Daher müssen Unternehmen eine Strategie zur Datenvorbereitung entwickeln, um sicherzustellen, dass keine doppelten Datensätze, fehlenden Felder oder nicht übereinstimmenden Daten vorhanden sind. Eine Implementierung ohne diesen entscheidenden Schritt kann zu fehlerhaften Ausgaben und fragwürdigen Vorhersagen führen.
Datensicherheit: Unternehmen müssen Sicherheitsoptionen in Betracht ziehen, um sicherzustellen, dass die richtigen Benutzer die richtigen Daten sehen. Sie müssen auch Sicherheitsoptionen haben, die es Administratoren ermöglichen, verifizierten Benutzern unterschiedliche Zugriffsebenen auf die Plattform zuzuweisen.
Welche Unternehmen sollten maschinelle Lernsoftware kaufen?
Mustererkennung kann Unternehmen in verschiedenen Branchen helfen. Effektive und effiziente Vorhersagen können diesen Unternehmen helfen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, wie z.B. dynamische Preisgestaltung basierend auf einer Reihe von Datenpunkten.
Einzelhandel: Eine E-Commerce-Website kann eine maschinelle Lern-API nutzen, um reichhaltige, personalisierte Erlebnisse für jeden Benutzer zu schaffen.
Finanzen: Eine Bank kann diese Software verwenden, um ihre Sicherheitsfähigkeiten zu verbessern, indem sie potenzielle Probleme wie Betrug frühzeitig identifiziert.
Unterhaltung: Medienorganisationen können Empfehlungsalgorithmen nutzen, um ihren Kunden relevante und verwandte Inhalte bereitzustellen. Mit dieser Verbesserung können Unternehmen weiterhin die Aufmerksamkeit ihrer Zuschauer fesseln.
Wie kauft man maschinelle Lernsoftware?
Anforderungserhebung (RFI/RFP) für maschinelle Lernsoftware
Wenn ein Unternehmen gerade erst anfängt und seine erste maschinelle Lernsoftware kaufen möchte, kann g2.com in jedem Stadium des Kaufprozesses helfen, die beste maschinelle Lernsoftware auszuwählen.
Ein ganzheitlicher Überblick über das Unternehmen und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, eine Checkliste mit Kriterien zu erstellen. Die Checkliste dient als detaillierter Leitfaden, der sowohl notwendige als auch wünschenswerte Funktionen einschließlich Budget, Funktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Lösungen und mehr enthält. Abhängig vom Umfang der Implementierung kann es hilfreich sein, ein RFI zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Stichpunkten, die beschreiben, was von einer maschinellen Lernplattform benötigt wird.
Vergleich von maschinellen Lernsoftware-Produkten
Erstellen Sie eine Longlist
Von der Erfüllung der Geschäftsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Software-Kaufprozesses. Für einen einfachen Vergleich, nachdem die Demos abgeschlossen sind, hilft es, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken vorzubereiten, die jedem Anbieter gestellt werden sollen.
Erstellen Sie eine Shortlist
Aus der Longlist der Anbieter ist es ratsam, die Liste der Anbieter zu verkleinern und eine kürzere Liste von Kandidaten zu erstellen, vorzugsweise nicht mehr als drei bis fünf. Mit dieser Liste in der Hand können Unternehmen eine Matrix erstellen, um die Funktionen und Preise der verschiedenen Lösungen zu vergleichen.
Führen Sie Demos durch
Um sicherzustellen, dass der Vergleich gründlich ist, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit demselben Anwendungsfall und denselben Datensätzen testen. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie sich jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz schlägt.
Auswahl von maschineller Lernsoftware
Wählen Sie ein Auswahlteam
Bevor Sie beginnen, ist es entscheidend, ein Gewinnerteam zu erstellen, das während des gesamten Prozesses zusammenarbeitet, von der Identifizierung von Schmerzpunkten bis zur Implementierung. Das Software-Auswahlteam sollte aus Mitgliedern der Organisation bestehen, die das richtige Interesse, die richtigen Fähigkeiten und die Zeit haben, an diesem Prozess teilzunehmen. Ein guter Ausgangspunkt ist es, drei bis fünf Personen zu haben, die Rollen wie den Hauptentscheidungsträger, Projektmanager, Prozessverantwortlichen, Systemverantwortlichen oder Personalexperten sowie einen technischen Leiter, IT-Administrator oder Sicherheitsadministrator ausfüllen. In kleineren Unternehmen kann das Anbieterauswahlteam kleiner sein, mit weniger Teilnehmern, die mehrere Aufgaben übernehmen und mehr Verantwortung tragen.
Verhandlung
Preise auf der Preisseite eines Unternehmens sind nicht immer festgelegt (obwohl einige Unternehmen nicht nachgeben werden). Es ist wichtig, ein Gespräch über Preise und Lizenzen zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, einen Rabatt für mehrjährige Verträge oder für die Empfehlung des Produkts an andere zu gewähren.
Endgültige Entscheidung
Nach dieser Phase und bevor man sich vollständig engagiert, wird empfohlen, einen Testlauf oder ein Pilotprogramm durchzuführen, um die Akzeptanz mit einer kleinen Stichprobengröße von Benutzern zu testen. Wenn das Tool gut genutzt und gut angenommen wird, kann der Käufer sicher sein, dass die Auswahl korrekt war. Wenn nicht, könnte es an der Zeit sein, zurück ans Reißbrett zu gehen.
Was kostet maschinelle Lernsoftware?
Maschinelle Lernsoftware ist in der Regel in verschiedenen Stufen erhältlich, wobei die eher einsteigerfreundlichen Lösungen weniger kosten als die auf Unternehmensebene. Erstere werden normalerweise weniger Funktionen haben und möglicherweise Nutzungsbeschränkungen aufweisen. Anbieter können eine gestaffelte Preisgestaltung haben, bei der der Preis auf die Unternehmensgröße der Benutzer, die Anzahl der Benutzer oder beides zugeschnitten ist. Diese Preisstrategie kann mit einem gewissen Maß an Unterstützung einhergehen, entweder unbegrenzt oder auf eine bestimmte Anzahl von Stunden pro Abrechnungszyklus begrenzt.
Einmal eingerichtet, erfordern sie oft keine signifikanten Wartungskosten, insbesondere wenn sie in der Cloud bereitgestellt werden. Da diese Plattformen oft viele zusätzliche Funktionen bieten, können Unternehmen, die den Wert ihrer Software maximieren möchten, Drittberater beauftragen, um ihnen zu helfen, Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und das Beste aus der Software herauszuholen.
Return on Investment (ROI)
Unternehmen entscheiden sich für den Einsatz von maschineller Lernsoftware mit dem Ziel, einen gewissen ROI zu erzielen. Da sie versuchen, ihre Verluste, die sie für die Software ausgegeben haben, wieder hereinzuholen, ist es entscheidend, die damit verbundenen Kosten zu verstehen. Wie oben erwähnt, werden diese Plattformen typischerweise pro Benutzer abgerechnet, was manchmal gestaffelt ist, abhängig von der Unternehmensgröße.
Mehr Benutzer werden typischerweise in mehr Lizenzen übersetzt, was mehr Geld bedeutet. Benutzer müssen berücksichtigen, wie viel ausgegeben wird und dies mit dem vergleichen, was gewonnen wird, sowohl in Bezug auf Effizienz als auch auf Einnahmen. Daher können Unternehmen Prozesse vor und nach der Implementierung der Software vergleichen, um besser zu verstehen, wie Prozesse verbessert wurden und wie viel Zeit gespart wurde. Sie können sogar eine Fallstudie (entweder für interne oder externe Zwecke) erstellen, um die Gewinne zu demonstrieren, die sie durch die Nutzung der Plattform erzielt haben.
Trends in der maschinellen Lernsoftware
Automatisierung
Die Einführung von maschinellem Lernen steht im Zusammenhang mit einem breiteren Trend zur Automatisierung. RPA treibt ein erhöhtes Interesse am Bereich des maschinellen Lernens an, da maschinelles Lernen RPA ermöglicht. RPA gewinnt in mehreren Branchen an Popularität, insbesondere in datenintensiven Branchen wie Finanzdienstleistungen, aufgrund seiner Fähigkeit, Daten zu verarbeiten und die Effizienz zu steigern.
Mensch vs. Maschine
Mit der Einführung von maschinellem Lernen und der Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben können Unternehmen ihre menschliche Belegschaft für kreativere Projekte einsetzen. Zum Beispiel, wenn ein maschineller Lernalgorithmus automatisch personalisierte Anzeigen anzeigt, kann das menschliche Marketingteam an der Erstellung kreativer Materialien arbeiten.
