TechTarget: Datenaufbereitung im maschinellen Lernen: 6 wichtige Schritte

Pressemitteilung

TechTarget: Datenaufbereitung im maschinellen Lernen: 6 wichtige Schritte

Der Artikel erschien ursprünglich am 27. Januar 2022 im TechTarget. Auszüge aus der Geschichte unten. Um die ganze Geschichte zu sehen , besuchen Sie TechTarget.com.

Manager müssen sich darüber im Klaren sein, wie Daten die Anwendungsentwicklung im Bereich des maschinellen Lernens im Vergleich zur herkömmlichen Anwendungsentwicklung beeinflussen. "Im Gegensatz zur herkömmlichen regelbasierten Programmierung besteht maschinelles Lernen aus zwei Teilen, die den endgültigen ausführbaren Algorithmus bilden – den ML-Algorithmus selbst und die Daten, aus denen gelernt werden soll", erklärt Felix Wick, Corporate Vice President of Data Science beim Anbieter von Supply-Chain-Management-Plattformen Blue Yonder. "Aber Rohdaten sind oft noch nicht bereit, in ML-Modellen verwendet zu werden. Die Datenaufbereitung ist also das Herzstück von ML."

Über Blue Yonder

Blue Yonder ist der weltweit führende Anbieter von End-to-End-Lösungen für die digitale Transformation von Lieferketten. Mit einer einheitlichen, KI-gesteuerten Plattform und einem mehrstufigen Netzwerk ermöglicht Blue Yonder Unternehmen, nachhaltig zu arbeiten, profitabel zu skalieren und ihre Kunden zu begeistern – und das alles bei Maschinengeschwindigkeit. Die modernen Supply-Chain-Innovationen und das unübertroffene Branchen-Know-how von Blue Yonder helfen mehr als 3.000 Einzelhändlern, Herstellern und Logistikdienstleistern, die Komplexität und Disruption der Lieferkette sicher zu meistern. blueyonder.com

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