Dieser Beitrag ist Teil der Blog-Serie So einfach funktioniert KI.
Thema heute: Warum ist Machine Learning klassischen Business-Regeln oft überlegen? In Kürze: Die die Automatisierbarkeit und die Objektivität von Machine Learning-basierten Empfehlungen sind zwei große Vorteile gegenüber einfachen Business-Regeln.
Vorteile Machine Learning-basierter Entscheidungsoptimierung im Vergleich zur Anwendung klassischer Business-Regeln sind vielfältig:
Die Vorteile beginnen mit der Automatisierbarkeit der Regelerstellung. Diese ermöglicht es mit geringem Aufwand KI-Modelle für neue Zeiträume oder Gebiete anzupassen. Das kann sinnvoll sein, denn Regelmäßigkeiten, wie beispielweise das Interesse an Trendprodukten, ändern sich mit der Zeit. Zudem können Zusammenhänge, die beispielsweise in einem bestimmten Land funktionieren, nicht notwendigerweise in andere Regionen mit möglicherweise abweichenden Gewohnheiten oder Vorlieben übertragen werden.
Ein weiterer Vorteil Machine Learning-basierter Entscheidungsoptimierung ist die Objektivität des Verfahrens. Prozesse können mit Hilfe von Machine Learning auf ein der Datenlage entsprechendes Optimum gebracht werden, ohne dass Vermutungen und subjektive Annahmen das Ergebnis schmälern.
Zuletzt ist ein großer Vorteil von Machine Learning die Fähigkeit, insbesondere bei Verfügbarkeit vieler potentiell interessanter Eingangsvariablen, auch unbekannte Zusammenhänge zu entdecken und nutzen. Das erlaubt die maximale Ausbeutung des Wertes von Daten und die Nutzbarmachung besonders vielschichtiger Zusammenhänge, die in bisherigen Entscheidungen nicht explizit berücksichtigt wurden.
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