Machine Learning

3 Gründe, warum Ihr Machine Learning Projekt scheitern wird

Machine Learning (ML) ist eine Technologie, die in immer weiteren Bereichen der Wirtschaft eine große Bedeutung erlangt. Viele Menschen denken bei Machine Learning zunächst an autonome Chatbots für die Kundenbetreuung, an selbstfahrende Autos oder an andere Technologien, die gerade erst entwickelt werden und die daher in erster Linie im Hinblick auf die Zukunft von Bedeutung sind. Doch kommt Machine Learning bereits jetzt in vielen Unternehmen zum Einsatz. Ein wichtiges Anwendungsfeld ist beispielsweise die Medizintechnik. Selbstlernende Programme können Anzeichen für bestimmte Krankheitsbilder häufig deutlich früher erkennen als ein Arzt.

Machine Learning kann in beinahe jedem Unternehmen wichtige Erkenntnisse liefern und sich daher positiv auf die Entwicklung auswirken. Daher entscheiden sich immer mehr Betriebe dazu, diese Technik zu nutzen. Allerdings ist die Erfolgsquote dabei bislang nur gering. Manche Studien, die zu diesem Thema veröffentlicht wurden, kamen zu dem Ergebnis, dass mehr als 80 Prozent der ML-Projekte, die in einem Unternehmen initiiert werden, nicht den gewünschten Erfolg bringen. In unserem Whitepaper stellen wir Ihnen zunächst vor, wie das Machine Learning funktioniert und welches Potenzial es bietet, ehe wir auf die häufigsten Fehler eingehen, die bei der Umsetzung der Projekte gemacht werden.

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