Ich bin begeistert vom maschinellen Lernen und was wir bei Skai damit machen. Und obwohl das, was wir mit maschinellem Lernen machen, wirklich cool ist, ist es nicht das, was mich am meisten begeistert.
Stattdessen bin ich aufgeregt, weil es darauf hindeutet, dass der Aufstieg des maschinellen Lernens in erstklassigen Online-Marketing-Lösungen darauf hindeutet, dass die fortschrittliche Analysetechnologie die Daten einholt. Das Wachstum der Datenmenge, die wir sammeln, hat die Fähigkeit, die Daten zu analysieren, größtenteils überholt.
Das liegt zum Teil daran, dass bei der Menge an Daten, die wir heute sammeln, der menschliche Maßstab einfach nicht funktioniert. Herkömmliche Analysen sind nicht geeignet, um den Wert der großen Datenmengen von heute aufzudecken. Für einige der wertvollsten Analysen brauchen wir maschinelle Maßstäbe.
Maschinelles Lernen ist ein riesiges Themengebiet mit vielen Unterbereichen. Am meisten interessiere ich mich für den Datenaspekt - den datengesteuerten Analyseansatz. Menschen können einen datengesteuerten Ansatz verfolgen, aber nie in dem Ausmaß, wie es die heutigen Maschinen ermöglichen.
Der Ansatz des maschinellen Lernens ermöglicht die Verarbeitung von Milliarden von Datenpunkten - keine Daten, die du in Excel einfügen und mit einer Pivot-Tabelle analysieren kannst - wobei jeder Datenpunkt für sich genommen wenig oder gar keine Informationen liefert. Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto besser funktioniert der Ansatz des maschinellen Lernens oft.
Maschinen sind in der Lage, alle eingegebenen Datenpunkte zu nutzen, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu testen und das System zu trainieren, um seine Vorhersagen zu verbessern. Die besten Ansätze, die wir bei Skai verwenden, sind sogar in der Lage, selbständig zu lernen und sich zu korrigieren.
Wenn das System in der Lage ist, wertvolle Muster zu erkennen, können diese Vorhersagefähigkeiten leicht verteilt und über eine Plattform für maschinelles Lernen in einem Umfang verbreitet werden, für den es keine menschliche Entsprechung zu geben scheint.
Auf einer sehr grundlegenden Ebene haben wir mit dem maschinellen Lernen eine Technologie, die es uns ermöglicht, auf die riesigen Datenmengen zuzugreifen, die wir angesammelt haben (und die weiterhin exponentiell wachsen), und die uns helfen kann, die Muster in den Daten zu verstehen, um einige sehr nützliche Dinge für unser Geschäft zu tun.
Unsere Bemühungen, Muster in Daten zu verstehen und adaptive Technologien zu entwickeln, haben zu zwei, wie ich es nennen würde, "bahnbrechenden", zum Patent angemeldeten Technologien geführt: Halogen und die ActiveCluster-Technologie.
Wir haben den Code des maschinellen Lernens geknackt und jetzt sind Daten ein wertvolleres Gut für unsere Kunden. Unsere Modelle geben einen genauen Einblick in die Zukunft.
Von hier aus werden wir nur noch mehr Möglichkeiten finden und bei der Nutzung von künstlicher Intelligenz vorankommen.
Maschinelles Lernen ist ein riesiges Feld und ein Teil der Kunst, Algorithmen aus diesem Bereich zu nutzen, besteht darin, den richtigen Ansatz für die Daten und das Problem, das du zu lösen versuchst, auszuwählen. Für mich ist es ein sehr spannender Teil des Ansatzes, die Schatztruhe an Daten zu öffnen, die uns heute zur Verfügung steht.
Deshalb bin ich vom maschinellen Lernen so begeistert.
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