Machinelles Lernen verbessert Ihr Informationsmanagement

• Sie ist eine Komponente der künstlichen Intelligenz, die es Computern ermöglicht, ohne explizite Programmierung zu lernen und Aufgaben auszuführen;
• Algorithmen werden anhand von Daten trainiert, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen;
• Sie wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, z. B. bei der Bild- und Spracherkennung und der Sprachverarbeitung.

Denken Sie zum Beispiel an die folgenden Anwendungen zur Automatisierung Ihrer Informationsverwaltung:

• Datenclustering: der Prozess der Gruppierung ähnlicher Daten oder Objekte auf der Grundlage bestimmter Merkmale oder Eigenschaften. Datenclustering sorgt für eine bessere Nutzung von Daten innerhalb Ihres Unternehmens. Im Gesundheitswesen zum Beispiel werden beim maschinellen Lernen Daten geclustert, um Patientenprofile für personalisierte Behandlungen zu identifizieren. Ein Krankenhaus verfügt über eine große Menge an Informationen über Patienten mit einer bestimmten Krankheit, z. B. Diabetes. Diese Datensammlung umfasst verschiedene Arten von Informationen wie Alter, Geschlecht, BMI, Blutzuckerspiegel, Cholesterinspiegel, Ernährungsgewohnheiten, körperliche Aktivität usw. Mit Hilfe des maschinellen Lernens wendet ein Krankenhaus Clustering-Techniken an, um diese Daten anhand der entsprechenden Merkmale zu gruppieren.
• Klassifizierung von Informationen: Zuweisung von Etiketten oder Kategorien für Daten auf der Grundlage ihrer Merkmale, Eigenschaften oder ihres Inhalts. Dies führt z. B. zu einer effizienteren Speicherung und Archivierung Ihrer Daten. Am praktischen Beispiel einer Stadtverwaltung sorgt das maschinelle Lernen dafür, dass Dokumente für die Klassifizierung und Archivierung automatisch gekennzeichnet werden. Auf diese Weise verwaltet diese Gemeinde große Mengen an Dokumenten, die von politischen Dokumenten über Rechtsdokumente bis hin zu Finanzberichten reichen. Diese Dokumente werden auf diese Weise klassifiziert und strukturiert archiviert, um eine effiziente Verwaltung und einen effizienten Zugriff zu ermöglichen.
• Datenextraktion: der Prozess des Sammelns und Isolierens bestimmter Daten aus einem größeren Datensatz, einem Dokument oder einer Informationsquelle. Wir wenden dies an, um wertvolle Informationen zu erhalten, die Ihre Organisation für Analysen, Berichte, Entscheidungen oder andere Zwecke nutzen kann. Eine Wohnungsbaugesellschaft ist eine Einrichtung, die in hohem Maße von der Nutzung des maschinellen Lernens zur Datenextraktion profitiert. Die automatische Identifizierung bestimmter Merkmale und Informationen aus Mietverträgen und Dokumenten ermöglicht es einer Wohnungsbaugesellschaft, Daten aus einer großen Sammlung von Mietverträgen zu extrahieren. Diese Mietverträge enthalten wichtige Informationen wie die Laufzeit des Mietvertrags, die Miete, die Höhe der Kaution, die Namen der Mieter und andere Bedingungen und Konditionen.

Der Hauptvorteil für unsere Kunden besteht darin, dass das maschinelle Lernen die Abhängigkeit von menschlichen Eingaben verringert, was bedeutet, dass die Menschen weniger Fehler machen. Die Verringerung der Abhängigkeit von menschlichen Eingaben durch maschinelles Lernen trägt zu einem effizienteren und effektiveren Arbeitsumfeld bei. So können sich die Mitarbeiter auf die Aufgaben konzentrieren, bei denen ihre Fähigkeiten und Erfahrungen am wertvollsten sind.

Sind Sie neugierig auf die vielen Vorteile und möchten mehr erfahren über das maschinelle Lernen bei der Optimierung Ihres Informationsmanagements? Dann zögern Sie nicht und kontaktieren uns.