Was ist maschinelles Lernen und warum?

Was ist maschinelles Lernen und warum?

Was ist maschinelles Lernen? Ein Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), der zusammen mit der Informatik darauf abzielt, Algorithmen zu entwickeln, um Maschinen beizubringen, Aufgaben auf die gleiche Weise auszuführen wie Menschen.

Die technologische Entwicklung ist eine Konstante im Leben von uns allen. Während einige der neuen Technologien für Aufsehen sorgen und den Alltag schlagartig verändern, sind andere leiser, aber genauso revolutionär. Dies ist der Fall beim automatischen Lernen oder, in gutem Englisch, beim maschinellen Lernen.

Ob Sie es bemerkt haben oder nicht, die Wahrheit ist eine: Viele Elemente unserer Routine verfügen bereits über Automatisierungslösungen, die durch den Einsatz künstlicher Intelligenz bereitgestellt werden. Und dazu gehört natürlich auch Y también-Commerce.

In diesem Artikel geben wir Ihnen einen Überblick darüber, was maschinelles Lernen ist, wie es funktioniert und vor allem: Was sind Ihre Anwendungen für virtuelle Geschäfte?.

Wenn Sie dieses Thema interessiert, legen wir los!

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Segment eines breiteren Zweigs, nämlich des künstliche Intelligenz (KI). Kombinieren Sie Konzepte aus der Informatik, um Systeme zu schaffen, die Daten und Algorithmen nutzen, um die Art und Weise zu imitieren, wie Menschen lernen.

Die Idee besteht darin, Systeme zu schaffen, die auf der Grundlage eigener Erfahrungen autonom lernen können. Das Ziel ist also Maschinen herstellen, die in der Lage sind, menschliches Verhalten nachzuahmen, insbesondere im Hinblick auf Entscheidungsfindung.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, einer Maschine beizubringen, wie ein Mensch zu denken. Während einige der Ansätze ein direktes menschliches Eingreifen erfordern, basieren andere auf der Identifizierung von Mustern in den gesammelten Daten, um präzisere Verhaltensregeln zu erstellen.

Wir werden in Kürze über Anwendungsmethoden für maschinelles Lernen sprechen …

Was Sie zunächst verstehen müssen, ist, dass dies ein Merkmal ist, das in vielen Aspekten unseres täglichen Lebens vorhanden ist. Ein gutes Beispiel für die praktische Anwendung von maschinellem Lernen ist die Google plus-Suche.

Jedes Mal, wenn ein Begriff in das Suchfeld eingegeben wird, verwendet der Dienst eine Reihe von Parametern, um die besten Ergebnisse zu ermitteln, d. h. die Seiten, die mit der größten Wahrscheinlichkeit für die Suche importante Inhalte bieten.

Dies ist ein einfaches Beispiel, aber es verdeutlicht die Bedeutung dieser Ressource in unserem täglichen Leben. Bald werden wir über Anwendungen für maschinelles Lernen für den Y también-Commerce-Markt sprechen. Machen wir weiter mit dem Inhalt…

Wie funktioniert maschinelles Lernen?

Das Lernsystem eines maschinellen Lernalgorithmus kann in drei Hauptpfeiler unterteilt werden:

Entscheidungsprozess

Algorithmen des maschinellen Lernens werden verwendet Informationen vorhersagen oder klassifizieren, basierend auf bestimmten Daten, die gesammelt oder der Maschine zugeführt werden. Die Idee dabei ist, dass der Algorithmus Muster anhand dessen erkennen kann, was er bereits weiß.

Fehlerfunktion

Die Fehlerfunktion dient dazu Messen Sie die Genauigkeit der von der Maschine getroffenen Entscheidungen. In diesem Fall wird anhand bekannter Beispiele, sofern vorhanden, ermittelt, ob die Vorhersage des Algorithmus gut oder schlecht war. Im letzteren Fall ist es wichtig festzustellen, wie schlecht die Genauigkeit ausgefallen ist.

Modelloptimierung

Hierbei handelt es sich um eine Methode, die den Algorithmus dazu bringt, Fehlersituationen zu analysieren und anschließend seinen Entscheidungsprozess zu aktualisieren. Ziel ist es, die Wahrscheinlichkeit von Fehlern zu verringern und deren Häufigkeit zu kontrollieren, um die Maschine immer näher an die volle Genauigkeit zu bringen.

Dies ist ein iterativer Prozess, das heißt, er läuft kontinuierlich ab, bis der Algorithmus die erforderliche Genauigkeitsgrenze erreicht.

Lassen Sie uns es veranschaulichen…

Nehmen wir zum Beispiel an, dass ein Unternehmen ein Produktempfehlungssystem für a erstellt En línea-Shop. In diesem Fall ist es möglich, dem Automaten Informationen über Kunden und deren Kaufverhalten innerhalb der Verkaufsseite zur Verfügung zu stellen.

Der Algorithmus nutzt diera Informationen und lernt Verhaltensmuster, um die Produkte anzuzeigen, die am wahrscheinlichsten an bestimmte Kundentypen verkauft werden.

Einige der Daten, die verwendet werden können, sind:

• Produkte, die in den gleichen Warenkorb gelegt wurden;
• Wie oft wurde ein Produkt mit einem Lesezeichen versehen?
• Wie oft wurde ein Produkt angesehen;
• Welche Seiten hatten die höchste Absprungrate;
• Und mehr.

Wenn der Algorithmus anfängt, Produkte zu empfehlen, die tatsächlich in den Warenkorb gelegt und vom Kunden gekauft wurden, beginnt er, diera Muster zu verstärken und zu erkennen, dass sie richtig sind.

Im umgekehrten Fall besteht Ihre Aufgabe darin, herauszufinden, welcher Parameter zu der falschen Entscheidung geführt hat, und Ihr Gewicht zu reduzieren.

Da der Algorithmus des maschinellen Lernens autonom arbeitet, verbessert sich seine Genauigkeit mit der Zeit. Mit jedem neuen Kauf, Besuch oder Verkaufsseitenaufruf verfügt die Maschine über mehr zu analysierende Informationen und kann ihren Entscheidungsprozess verbessern.

Unterschied zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz

Intelligenz ist ein umfassenderes Konzept, das unter anderem Studien zum maschinellen Lernen umfasst. Es kommt häufig vor, dass diera Segmente verwechselt werden, schließlich weisen sie deutliche Ähnlichkeiten auf. Sie sind jedoch nicht gleich.

Künstliche Intelligenz ist im Volksmund für ihre Rechenmechanismen bekannt, die auf menschlichen Verhaltensmustern basieren, um Probleme zu lösen und Lösungen zu finden.

Dann, Man kann es, wenn auch vereinfacht, sagen Künstliche Intelligenz zielt darauf ab, Maschinen dazu zu bringen, wie Menschen zu denkendanach streben, Aufgaben zu verbessern und Probleme zu lösen.

Und dafür muss die Maschine die Verhaltensmuster lernen. Im Gegensatz zu Menschen verfügen sie nicht über jahrelange Erfahrung oder lebenslange Daten, um Entscheidungen zu treffen. Es gibt viele Möglichkeiten, dieses Lernen zu erreichen, wobei maschinelles Lernen eine der beliebtesten ist.

3 Methoden des maschinellen Lernens

Wir haben bereits gesagt, dass es viele Möglichkeiten gibt, maschinelles Lernen anzuwenden, oder? Jetzt werden wir jeden einzelnen davon genauer erklären. Sehen…

1. Überwachtes maschinelles Lernen

Diera Modalität wird auch als überwachtes Lernen bezeichnet. Es wird durch die Verwendung gekennzeichneter Datensätze definiert, die speziell für Trainingsalgorithmen erstellt wurden. Diera Art von Modell ist daher auf eine ständige Versorgung mit Daten und neuen Informationen angewiesen, um das Lernen zu verbessern.

Jedes Mal, wenn Daten in das System eingegeben werden, findet ein Kalibrierungsprozess statt, bei dem die Gewichte angepasst werden, bis das gesamte System wieder im Gleichgewicht ist.

Ein gutes Beispiel für überwachtes Lernen ist ein Tool, das wir täglich verwenden: das Dirección de correo electrónico. Y también-Correo-Plattformen verfügen beispielsweise über Funktionen, um Nachrichten zu priorisieren und Inhalte an den Contenido publicitario-Ordner zu senden. Dies ist ein mehr oder weniger autonomer Prozess, der jedoch durch den Einfluss des Benutzers verbessert werden kann, indem er anzeigt, welche Y también-E-mails wirklich relevant sind.

Lesen Sie auch: Y también-E-e correo electrónico-Marketing: Was es ist, wie man es macht und seinen Umsatz steigert.

2. Unüberwachtes maschinelles Lernen

Unüberwachtes Lernen findet statt, wenn Algorithmen unbeschriftete Daten sammeln und analysieren. Das Ziel dieser Art des maschinellen Lernens besteht darin, verborgene Muster und Datengruppen zu identifizieren, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.

Die Fähigkeit dieser Algorithmen, Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen Datensätzen zu entdecken, ist enorm. Daher werden sie häufig in Vertriebsstrategien eingesetzt, die Cross-Selling, Kunden- und Interessentensegmentierung, Bilderkennung und mehr umfassen.

3. Halbüberwachtes Lernen

Halbüberwachtes Lernen ist ein Mittelweg zwischen den beiden in den vorherigen Themen gezeigten Optionen. In diesem Fall werden zwei Datensätze verwendet. Der erste davon ist der beschriftete Satz, der zur Steuerung der Informationsklassifizierung und Merkmalsextraktion verwendet wird.

Der Maschine wird dann ein Satz angeboten unbeschriftete Daten, die Sie basierend auf den Mustern, die Sie aus der ersten Gruppe gelernt haben, gruppieren und bearbeiten müssen. Dies ist eine beliebte Methode, wenn Sie nicht über einen ausreichend großen Satz beschrifteter Daten zum Trainieren verfügen. ein überwachter Algorithmus.

Wie wird maschinelles Lernen in der Welt des Y también-Commerce angewendet?

Nachdem Sie nun wissen, was maschinelles Lernen ist und wie das Konzept funktioniert, zeigen wir Ihnen einige davon praktische Anwendungen, die Sie im Y también-Commerce haben. Wir können wetten, dass Ihr Unternehmen in gewissem Umfang bereits eine dieser Lösungen nutzt. Verifizieren…

1. Spracherkennung

Maschinelles Lernen zur Spracherkennung wird als ASR bezeichnet automatische Spracherkennung – oder automatische Spracherkennung, in kostenloser Übersetzung ins Portugiesische.

Sein Zweck besteht darin, menschliche Sprache zu erkennen und diera Informationen in einem schriftlichen Format zu verarbeiten. Wenn Sie jemals Google plus Assistant, Alexa oder Siri verwendet haben, waren Sie bereits mit dieser Art von Technologie vertraut.

Für Y también-Commerce-Unternehmen ist dies ein sehr wichtiger Punkt, da immer mehr Einkäufe im Internet über solche Geräte getätigt werden. Diera Realität erfordert eine Anpassung der Verkaufsseiten, die von der Beschreibung der Produkte bis zum Design des Y también-Commerce reicht.

Sie könnten auch an folgendem Thema interessiert sein: Voice Commerce: Was es ist und wie Sie Sprachkäufe in Ihrem Geschäft ermöglichen

2. Bekämpfung von Betrug in Zahlungssystemen

Eine der wichtigsten Ressourcen für den Betrieb virtueller Geschäfte ist das Betrugsbekämpfungssystem für Y también-Commerce. Sie sollen den Händler und andere Verbraucher vor böswilligen Käufen mit geklonten oder gestohlenen Karten schützen.

Angesichts des beeindruckenden Einkaufsvolumens, das täglich in En línea-Shops getätigt wird, wäre es für Menschen unmöglich, diera Daten zu überprüfen. Deshalb, Algorithmen des maschinellen Lernens werden von allen gängigen Zahlungssystemen auf dem Markt verwendet. – und das mit einer sehr zufriedenstellenden Erfolgsquote.

Lesen Sie auch: ChatGPT: Was ist das und wie funktioniert dieser Roboter mit künstlicher Intelligenz?

3. Autonome Datenbank

Autonome Datenbanken sind in der Lage, Aufgaben zu automatisieren, die früher von echten Menschen ausgeführt werden mussten. In der Praxis, Der Einsatz von maschinellem Lernen in diesem Sektor hat den Fachkräften einen viel strategischeren Charakter verliehen und weniger Robotik.

Der Einsatz der Datenbankautomatisierung entlastet den Fachmann nicht nur für andere Aufgaben, sondern verringert auch das Risiko von Fehlern aufgrund menschlicher Eingriffe und gewährleistet so einen zuverlässigeren Service.

4. Kundenservice

Wenn Sie bereits einen En línea-Shop haben, gibt es Möglichkeiten, einen zu nutzen Chatbot für den Verkauf Sie sind groß. Dies ist eine sehr beliebte Funktion, und das aus gutem Grund: Sie beschleunigt den Kundenservice erheblich.

Sie können nicht nur häufig gestellte Kundenfragen beantworten und Bestellinformationen bereitstellen, sondern auch Verkaufstechniken wie Produktempfehlungen anwenden.

Chatbots können nicht nur im Vertriebskanal, sondern auch in anderen Kommunikationskanälen wie Instagram Direct, WhatsApp-Nachrichten, Fb und mehr eingesetzt werden.

5. Empfehlungsmechanismen

Wir haben dieses Beispiel bereits in früheren Themen untersucht, aber es lohnt sich, es zu betonen Empfehlungsmaschinen, die virtuelle Geschäfte und Märkte Die Nutzung basiert fast alle auf maschinellem Lernen.

Dies sind sehr wichtige Vorteile für eine Website, da sie den Kauf verwandter Artikel fördern und dazu beitragen können, Ihre Konversionsrate und den durchschnittlichen Ticketpreis zu erhöhen. Darüber hinaus können diera Funktionen das Kundenerlebnis beim Einkaufen erheblich verbessern und dabei helfen, Käufer zu binden.

Die Herausforderungen, die maschinelles Lernen für Unternehmen mit sich bringt

Wie Sie vielleicht bereits bemerkt haben, ist maschinelles Lernen eine immer präsentere Ressource in unserem Leben und für En línea-Händler unverzichtbar geworden.

Jedoch, Die Implementierung künstlicher Intelligenz in Unternehmen brachte mehr als nur Einrichtungen mit sich… brachte auch ethische und berufliche Dilemmata mit sich.

Einige der Unternehmen mit dem größten Einfluss im Y también-Commerce-Segment sind:

1. Datenschutz

Datenschutz ist für En línea-Shops ein zunehmend latentes Thema. Für Verbraucher ist es wichtig, beim Einkaufen sicher zu sein, denn vertrauliche Informationen durchdringen den gesamten Checkout-Prozess..

In den letzten Jahren gab es diesbezüglich viele Fortschritte. In Brasilien wurden mit der Schaffung des Allgemeinen Datenschutzgesetzes sehr spezifische Parameter für die Erhebung und Verarbeitung von Informationen geschaffen.

Daher muss jede in diesem Zusammenhang eingesetzte Lösung für maschinelles Lernen an der Sicherheit der gesammelten Daten arbeiten und die Schwachstellen beseitigen, die zu häufigeren Cyberangriffen führen.

2. Einfluss von KI auf Aufgaben

Ein großer Teil der Diskussion um den Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Aufgabenerledigung dreht sich um den Verlust von Arbeitsplätzen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Mit jeder technologischen Innovation gehen neue Anforderungen und Funktionen einher, die es vorher nicht gab. Wir sehen dies in der Industrie, im Marketing und natürlich auch im Y también-Commerce.

Es werden sowohl Menschen benötigt, die wissen, wie man mit dieran Systemen umgeht, als auch Fachleute, die sich auf die Lösung neuer Probleme konzentrieren. Der Marktverbesserungsprozess ist konstant.

3. Haftung

Bis jetzt, Es gibt noch keine spezifische Gesetzgebung zur Regulierung von Praktiken der künstlichen Intelligenz, einschließlich maschinellem Lernen. Das bedeutet, dass es keine wirklichen Mechanismen gibt, die den ethischen und verantwortungsvollen Einsatz dieser Technologien garantieren.

Aus diesem Grund ist es wichtig, mit anderen Unternehmen auf dem Markt in Kontakt zu bleiben, die Estándares für den Einsatz dieser Ressourcen zu verstehen, stets den gesunden Menschenverstand zu nutzen und sich in die Lage des Kunden zu versetzen.

Wir sind sicher, dass Sie nach diesem Artikel eine bessere Vorstellung davon haben, was maschinelles Lernen ist und wie es auf Ihren Y también-Commerce anwendbar ist. Wie du sehen kannst, Viele dieser Fortschritte gehören bereits zur Routine der Händler Und wenn Sie sie in Ihrem Unternehmen noch nicht implementiert haben, können Sie keine Zeit mehr verlieren.

Bei dieran Implementierungen ist es jedoch unerlässlich, Hilfe zu haben. Wie wir im Artikel zeigen, sollte Ihr Unternehmen mehrere Vorkehrungen treffen, um einen ethischen Einsatz von KI-Technologien sicherzustellen.

Und wo bekommt man kompetenten Rat zum Thema? In der Y también-Commerce-Beratung in der Praxis.

Das Beratungsprogramm zielt darauf ab, das Wachstum des Y también-Commerce zu beschleunigen, und konzentrieren Sie sich auf die Bereiche, die in Ihrem Unternehmen am meisten Aufmerksamkeit erfordern. Unsere Berater sind in einer exklusiven Methodik geschult, die bereits Hunderten von Unternehmen geholfen hat.

Seien Sie die nächste Erfolgsgeschichte von Y también-Commerce in der Praxis und nehmen Sie an unserer exklusiven Beratung teil:

Häufige Fragen

Was ist das Konzept des maschinellen Lernens?

Maschinelles Lernen ist ein Segment eines breiteren Zweigs der künstlichen Intelligenz (KI). Kombinieren Sie Konzepte aus der Informatik, um Systeme zu schaffen, die Daten und Algorithmen nutzen, um die Art und Weise zu imitieren, wie Menschen lernen.

Wo wird maschinelles Lernen eingesetzt?

Im Y también-Commerce wird maschinelles Lernen in verschiedenen Anwendungen eingesetzt. Sprachsuche, Betrugsbekämpfungssysteme, Kundendienstlösungen und Empfehlungsmaschinen sind nur einige Beispiele.

Welche Vorteile bietet maschinelles Lernen?

Der Einsatz von maschinellem Lernen in Unternehmen trägt dazu bei, das Kundenerlebnis zu verbessern, die Kosten für das Unternehmen zu senken und durch die Eliminierung menschlicher Fehler sogar einen zuverlässigeren Service zu bieten.

Wir hoffen, dass Ihnen unser Artikel Was ist maschinelles Lernen und warum?

und alles rund um Geldverdienen, Arbeitssuche und die Wirtschaftlichkeit unseres Hauses gefallen hat.

Interessante Dinge, um die Bedeutung zu kennen: Handel

Wir hinterlassen hier auch Themen im Zusammenhang mit: Geld verdienen