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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

5. Von Daten zu Vorhersagen zu optimalen Maßnahmen

verfasst von : Eberhard Hechler, Martin Oberhofer, Thomas Schaeck

Erschienen in: Einsatz von KI im Unternehmen

Verlag: Apress

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Zusammenfassung

Das Konzept der Entscheidungsoptimierung auf der Grundlage von Vorhersagen unter Berücksichtigung zusätzlicher Daten und Limitierungen, das in Kap. 1, „Einführung in die KI“, vorgestellt wurde, ist oft entscheidend für die Lösung echter Geschäftsprobleme. Die Entscheidungsoptimierung geht noch einen Schritt weiter und garantiert, dass eine optimale Kombination von geschäftsrelevanten Maßnahmen auf der Grundlage von Vorhersagen und relevantem Kontext getroffen werden kann.

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Fußnoten
1
Hierfür verwenden wir im Folgenden die Abkürzung DO (Decision Optimization).
 
2
Siehe [1] für weitere Informationen zu IBM Watson Studio.
 
3
Für dieses Beispiel verwenden wir IBM Watson Studio; es könnten jedoch auch ähnliche Tools von verschiedenen Anbietern verwendet werden.
 
4
Siehe [2] und [3] für weitere Informationen zu Notebooks für Datenwissenschaftler.
 
5
Siehe [4] für weitere Informationen über Auto AI.
 
6
Siehe [5] für weitere Informationen zur Hyperparameter-Optimierung.
 
7
Siehe [6] für weitere Informationen zu SPSS.
 
8
Siehe [7] für weitere Informationen über DO von Alain Chabrier.
 
9
Siehe [8] für weitere Informationen über die docplex-Engine.
 
10
CI/CD (Continuous Integration/Continuous Delivery) steht für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung.
 
Literatur
1.
2.
Galea, A. Beginning Data Science with Python and Jupyter: Use powerful tools to unlock actionable insights from data. ISBN-13: 978-1789532029, Packt Publishing, 2018.
3.
Nelli, F. Python Data Analytics: With Pandas, NumPy, and Matplotlib. 2nd ed. Edition. ISBN-13: 978-1484239124, Apress, 2018.
4.
5.
6.
7.
8.
Metadaten
Titel
Von Daten zu Vorhersagen zu optimalen Maßnahmen
verfasst von
Eberhard Hechler
Martin Oberhofer
Thomas Schaeck
Copyright-Jahr
2023
Verlag
Apress
Buch
Einsatz von KI im Unternehmen

Print ISBN: 978-1-4842-9565-6

Electronic ISBN: 978-1-4842-9566-3

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-9566-3_5