Expert Talk: "Anker oder Segel setzen? Stürmische Zeiten brauchen klaren Kurs"
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Die Welt befindet sich im Krisenmodus - und mit ihr viele Unternehmen. Motto: Bloß keinen Fehler machen. Klein machen. Irgendwie durchkommen. Dabei ist gerade in schwierigen Lagen aktives Handeln statt Schockstarre erforderlich, hat Stephan Probst, Geschäftsführer der Medienagentur Drive, gelernt. Im iBusiness Expert Talk erklärt er gemeinsam mit Strategist Denis Farber, was Segeln und Unternehmensführung gemein haben - und wie man ein Schiff durch schwere See steuert. Video-Podcast ansehen
Expert Talk: "Close the loop! Wie aus Produktdaten Product Experience wird"
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Product Experience statt simpler Beschreibungstexte: Wer mit Produktinformationen arbeitet und dabei Nutzer-Feedback und Channelsignale berücksichtigt, kann ein fortschrittliches Kundenerlebnis gestalten. Wie das genau funktioniert, erklärt Contentserv-Chef Michael Kugler im iBusiness Expert Talk. Video-Podcast ansehen
Bild: geralt / Pixabay
Automatisiertes Machine Learning: Wie Algorithmen demokratisiert werden
20.03.2019 - Noch ist Künstliche Intelligenz eine Kunst, die nicht jeder beherrscht. Mit AutoML soll der Einstieg ins maschinelle Lernen aber sehr einfach werden. Werden KI-Experten nun überflüssig? Nein! Aber AutoML verändert Machine Learning nachhaltig, nicht nur zum Positiven.
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Die iBusiness-Handlungsmatrix zeigt, wie langfristig die vorgestellten Aufgaben angegangen werden müssen.
TL;DR
Machine Learning taugt nicht nur zur Automatisierung, sondern lässt sich auch selbst automatisieren. Das Stichwort dazu lautet AutoML.
, Chief Science Officer und Mitbegründer von Feedzai 
. "Dies stellt nicht nur einen bahnbrechenden Fortschritt für Feedzai dar, sondern wird unseren Kunden auch einen erheblichen Wettbewerbsvorteil verschaffen." Feedzai ist ein Lösungsanbieter für die KI-gestützte Bekämpfung betrügerischer Aktivitäten. Mit AutoML wird zum Beispiel die Erstellung der Modelle für das Maschinelle Lernen automatisiert, mit denen nach Anzeichen für Betrugsversuche gefahndet werden soll. Data Scientists wären dann in der Lage, Lösungen zur Betrugsbekämpfung 50 Mal schneller zu entwickeln, als dies mit dem üblichen Workflow möglich ist, wie Feedzai erklärt.
Diese Zeitersparnis kommt nicht nur dem Mangel an KI-Ex
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