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Deep Learning auf sequenziellen Daten als Grundlage unternehmerischer Entscheidungen

Zeitschrift:: Wirtschaftsinformatik & Management > Ausgabe 5/2017

Autoren:: Prof. Dr. Burkhardt Funk, Dr. Matthias Rettenmeier, Dr. Tobias Lang

Sensoren und Nutzer erzeugen heute im großen Umfang sequenzielle Daten, die der Entscheidungsfindung in Unternehmen dienen können. Der vorliegende Artikel gibt eine Übersicht über aktuelle Analyseansätze, skizziert einen innovativen Ansatz aus dem Deep Learning und diskutiert diesen anhand einer Fallstudie von Zalando. ...

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Texte auf dem Stand der wissenschaftlichen Forschung, für Praktiker verständlich aufbereitet. Diese Idee ist die Basis von „Wirtschaftsinformatik & Management“ kurz WuM. So soll der Wissenstransfer von Universität zu Unternehmen gefördert werden.

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[1]

K. P. Murphy (2012) Machine learning: a probabilistic perspective. MIT press.

[2]

J. Schmidhuber (2015). Deep Learning in Neural Networks: An Overview. Neural Networks, 61.

[3]

I. Goodfellow, Y. Bengio, & A. Courville (2016). Deep Learning. MIT press.

[4]

F. Nottorf & B. Funk (2013) The Economic Value of Clickstream Data from an Advertiser’s Perspective. Proceedings of the European Conference on Information Systems.

[5]

S. Hochreiter & J. Schmidhuber (1997). Long short-term memory. Neural Computation, 9(8):1735–1780. CrossRef

[6]

T. Lang & M. Rettenmeier (2017) Understanding Consumer Behavior with Recurrent Neural Networks. Proceedings of the 3rd Workshop on Machine Learning Methods for Recommender Systems. http://mlrec.org/2017/papers/paper2.pdf

[7]

O. Chapelle, E. Manavoglu, and R. Rosales (2014). Simple and scalable response prediction for display advertising. Transactions on Intelligent Systems and Technology, 5.

Titel: Deep Learning auf sequenziellen Daten als Grundlage unternehmerischer Entscheidungen
Autoren:: Prof. Dr. Burkhardt Funk
Dr. Matthias Rettenmeier
Dr. Tobias Lang
Publikationsdatum: 01.10.2017
DOI: https://doi.org/10.1007/s35764-017-0104-4
Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
Zeitschrift: Wirtschaftsinformatik & Management
Ausgabe 5/2017
Print ISSN: 1867-5905
Elektronische ISSN: 1867-5913

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