Maschinelles Lernen Software automatisiert Aufgaben für Benutzer, indem sie einen Algorithmus nutzt, um ein Ergebnis zu erzeugen. Diese Lösungen sind typischerweise in verschiedene Plattformen eingebettet und haben Anwendungsfälle in einer Vielzahl von Branchen. 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 mehrere Branchen ein, von Finanzdienstleistungen bis zur Landwirtschaft. Anwendungen des maschinellen Lernens umfassen Prozessautomatisierung, Kundenservice, Sicherheitsrisikoidentifikation und kontextuelle Zusammenarbeit.
Bemerkenswerterweise interagieren Endbenutzer von Anwendungen, die auf maschinellem Lernen basieren, nicht direkt mit dem Algorithmus. Vielmehr treibt das maschinelle Lernen das Backend der künstlichen Intelligenz (KI) an, mit der Benutzer interagieren. Einige herausragende Beispiele hierfür sind Chatbot-Software und automatisierte Versicherungsanspruchsmanagement-Software.
Um sich für die Aufnahme in die Kategorie Maschinelles Lernen zu qualifizieren, muss ein Produkt:
Einen Algorithmus oder ein Produkt anbieten, das basierend auf Daten lernt und sich anpasst
Die Quelle intelligenter Lernfähigkeiten für Anwendungen sein
Dateninputs aus einer Vielzahl von Datenpools konsumieren
Ein Ergebnis liefern, das ein spezifisches Problem basierend auf den gelernten Daten löst