Veröffentlicht am 04-03-2019

Was maschinelles Lernen für Workflow bedeutet

Beginnen wir mit einigen Grundkenntnissen des maschinellen Lernens für die Zwecke dieses Artikels. Maschinelles Lernen ist jede Verwendung von Technologie, um Muster zwischen großen Datensätzen zu erkennen und entsprechend anzupassen, d. H. "Lernen", um einen bestimmten Prozess oder eine bestimmte Wissensbasis zu verbessern. Brechen wir es auf

Warum maschinelles Lernen?

Maschinen lernen ständig über Sie, nämlich Anzeigen auf Sie zu richten. Es gibt jedoch immer mehr Unternehmensanwendungen für maschinelles Lernen. Big Data ist ein großer Teil des maschinellen Lernwissens, aber die Wahrheit ist, dass es nicht neu ist. Mit der Veröffentlichung von Tools wie Amazon SageMaker kann jetzt jeder mit dem Erstellen von Modellen beginnen, ohne ein Datenwissenschaftler zu sein.

Was ist ein Workflow?

Bevor wir fortfahren, definieren wir kurz den Workflow. Workflow ist die Orchestrierung von Aufgaben durch mehrere Akteure, um die Erreichung eines gemeinsamen Ziels voranzutreiben, das häufig auf einer Reihe von Bedingungen basiert. Denken Sie eine Sekunde darüber nach. Aufgaben können von Menschen oder Computern ausgeführt werden. Schauspieler können Menschen oder Computer sein. Das Ziel kann physisch und digital sein. Die Bedingungen können Umweltbedingungen oder Berechnungen sein. Das sind viele Datenpunkte.

Maschinelles Lernen und Workflow

Algorithmen zum maschinellen Lernen durchsuchen ständig riesige Datensätze in Echtzeit, um Muster zu finden und sich anzupassen. Ein gutes Beispiel könnte eine Fabrik sein. Eine Fabrik ist voll von Workflows, an denen menschliche und nicht menschliche Akteure beteiligt sind, sowie Daten, die von Computern und von Menschen stammen. Algorithmen sind objektiv, da sie alle Daten betrachten und mit dem Endergebnis vergleichen. Sie erkennen etwaige Ineffizienzen (menschlich oder nicht menschlich) und korrigieren sich automatisch selbst, um die Effizienz dieser Fabrik im Prozess zu verbessern.

Maschinelles Lernen kann dazu beitragen, Arbeitsabläufe überall zu optimieren. In HR-Abteilungen werden zum Beispiel die gleichen Anforderungen Tag für Tag übermittelt. Dies bietet riesige Datenmengen, mit denen Modelle erstellt werden können, um die Effizienz der Personalabteilung zu verbessern. In vielen Fällen macht maschinelles Lernen nicht nur Teams effizienter, sondern auch Systeme und das Zusammenspiel von Systemen und Menschen. Darüber hinaus verbessert und verbessert sich das Lernen ständig. Daher sollte maschinelles Lernen auf Ihrer Liste der Technologien stehen, die 2019 zu beobachten sind

In dieser Serie werden drei Beispiele für die Verwendung von Machine Learning zur Optimierung gängiger Geschäftsprozesse vorgestellt.

Siehe auch

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