Machine Learning und Künstliche Intelligenz sind mehr als nur Schlagworte - sie sind Schlüsseltechnologien, die unsere Wirtschaft und Gesellschaft nachhaltig verändern. Dennoch zögern viele Unternehmen, diese Potenziale zu nutzen. Woran liegt das? Häufig fehlt es an Know-how, Vertrauen und einem klaren Verständnis der Methoden und Einsatzmöglichkeiten.

Dieses Buch vermittelt praxisnahes Know-how für Entscheider und Interessierte, die verstehen wollen, wie Machine Learning funktioniert und welchen Nutzen es für Unternehmen stiften kann. Mit der kostenlosen Programmiersprache Python als Werkzeug werden reale Business Cases wie Hauspreisprognosen (Regression), Kreditrisikobewertung (Klassifikation), Kundensegmentierung (Clustering), Cross-Selling (Empfehlungsmaschinen) und Dynamic Pricing (Bestärkendes Lernen) nachvollziehbar erklärt.

Darüber hinaus werden Best Practices zur Datenvorverarbeitung sowie die grundlegende Methodik des Machine Learnings vorgestellt. So entsteht ein fundiertes Verständnis, das hilft, Vertrauen in die Technologie aufzubauen. Ein Buch für alle, die verstehen wollen, wie aus Daten echte Entscheidungen werden.

Der Inhalt

• Nutzen von Machine Learning und KI
• Best Practices
• Python-Grundlagen
• Erstellung von KI-Anwendungen
• Anwendung von Machine Learning

Der Autor
Bernd Heesen ist Professor an der wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Hochschule Ansbach in Bayern. Vor seiner Tätigkeit an der Hochschule war er mehr als 10 Jahre als Unternehmensberater im In- und Ausland tätig. Er berät Unternehmen auch weiterhin bezüglich der Nutzung von IT-Innovationen.

In einer VUCA-Welt, die immer unbeständiger, unsicherer und komplexer ist, gilt es zeitnah und faktenbasiert zu agieren. Neben den eigenen Erfahrungen der Vergangenheit gilt es ein umfassendes Verständnis der aktuellen Lage zu besitzen, Daten über die eigene Organisation ebenso wie den Markt bei der Entscheidungsfindung zu berücksichtigen und auch Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Maschine Learnings einzusetzen.

Die Konkurrenz schläft nicht und wer im Zeitalter der Digitalisierung nicht vertraut ist mit den Methoden und Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz, der ist vielleicht schon bald nicht mehr konkurrenzfähig.

Die kostenlose (Open Source) Programmiersprache Python hat sich in Verbindung mit Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-Learn als eine der führenden Entwicklungsumgebungen in dem Bereich des Machine Learning etabliert.

Dieses Buch vermittelt Ihnen auf Basis der zum Zeitpunkt der Publikation aktuellsten Version von Python, wie Sie Künstliche Intelligenz und Machine Learning nutzen können. Um die Anwendungsmöglichkeiten besser abschätzen zu können werden im Buch zunächst wesentliche Methoden und Algorithmen des Machine Learning wie Entscheidungsbäume, Random Forests, Support-Vector-Maschinen, K-Nearest-Neighbor, K-Means Clustering, Hauptkomponentenanalyse, Neuronale Netze und Deep Learning vorgestellt. Auch ein Vorgehensmodell zur Einführung von Machine Learning wird vorgestellt, welches neben der Modellauswahl und dem Modelltraining auch die Validierung und Qualitätsbewertung beinhaltet. Dieses Verständnis entmystifiziert die Künstliche Intelligenz und ermöglicht die Funktionsweise des Machine Learning nachzuvollziehen. Das dadurch entstehende Vertrauen schafft die Basis für die Akzeptanz der Künstlichen Intelligenz.