GI LogoGI Logo
  • Anmelden
Digitale Bibliothek
    • Gesamter Bestand

      • Bereiche & Sammlungen
      • Titel
      • Autor
      • Erscheinungsdatum
      • Schlagwort
    • Diese Sammlung

      • Titel
      • Autor
      • Erscheinungsdatum
      • Schlagwort
Digital Bibliothek der Gesellschaft für Informatik e.V.
GI-DL
    • English
    • Deutsch
  • Deutsch 
    • English
    • Deutsch
Dokumentanzeige 
  •   Startseite
  • Fachbereiche
  • Wirtschaftsinformatik (WI)
  • HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik
  • HMD 55(2) - April 2018 - Digitale Geschäftsmodelle
  • Dokumentanzeige
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
  •   Startseite
  • Fachbereiche
  • Wirtschaftsinformatik (WI)
  • HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik
  • HMD 55(2) - April 2018 - Digitale Geschäftsmodelle
  • Dokumentanzeige

Maschinelles Lernen

Autor(en):
Welsch, Andreas [DBLP] ;
Eitle, Verena [DBLP] ;
Buxmann, Peter [DBLP]
Zusammenfassung
Die zunehmende Digitalisierung sowie die allgegenwärtige Verfügbarkeit von Daten verändern das Wirtschaftsleben, den Alltag des Einzelnen und die Gesellschaft als Ganzes. Vor diesem Hintergrund wird der Einsatz von maschinellen Lernverfahren in vielen Bereichen von Wirtschaft und Gesellschaft zum Teil kontrovers diskutiert. Mit Hilfe des Einsatzes solcher Algorithmen lassen sich beispielsweise Prognosen verbessern sowie Entscheidungen bzw. Entscheidungsprozesse automatisieren. In diesem Artikel geben wir zum einen einen Überblick über die Grundprinzipien maschinellen Lernens. Zum anderen diskutieren wir Anwendungsmöglichkeiten sowie Wirtschaftlichkeitspotenziale am Beispiel von Kundenbindungsprozessen. The increasing digitalization, as well as the ubiquitous availability of data, are currently transforming the economy, the lives of consumers, and society in general. In this context, the use of machine learning is often controversially debated by businesses and the public. For example, these algorithms can help improve making predictions and help automate decisions and decision making processes. In this paper, we first provide an overview of the basic concepts of machine learning and secondly, we will examine selected use cases and efficiency potentials within the customer retention processes.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Welsch, A., Eitle, V. & Buxmann, P., (2018). Maschinelles Lernen.   HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 55, No. 2. Springer. (S. 366-382). DOI: 10.1365/s40702-018-0404-z
@article{mci/Welsch2018,
author = {Welsch, Andreas AND Eitle, Verena AND Buxmann, Peter},
title = {Maschinelles Lernen},
journal = {HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik},
volume = {55},
number = {2},
year = {2018},
,
pages = { 366-382 } ,
doi = { 10.1365/s40702-018-0404-z }
}

Sollte hier kein Volltext (PDF) verlinkt sein, dann kann es sein, dass dieser aus verschiedenen Gruenden (z.B. Lizenzen oder Copyright) nur in einer anderen Digital Library verfuegbar ist. Versuchen Sie in diesem Fall einen Zugriff ueber die verlinkte DOI: 10.1365/s40702-018-0404-z

Haben Sie fehlerhafte Angaben entdeckt? Sagen Sie uns Bescheid: Feedback abschicken

Mehr Information

DOI: 10.1365/s40702-018-0404-z
ISSN: 2198-2775
Datum: 2018
Typ: Text/Journal Article

Keywords

  • Automation of business systems
  • Automatisierung von Unternehmenssystemen
  • Customer retention management
  • Customer service
  • Kundenbindungsmanagement
  • Machine learning
  • Maschinelles Lernen
Sammlungen
  • HMD 55(2) - April 2018 - Digitale Geschäftsmodelle [17]

Zur Langanzeige


Über uns | FAQ | Hilfe | Impressum | Datenschutz

Gesellschaft für Informatik e.V. (GI), Kontakt: Geschäftsstelle der GI
Diese Digital Library basiert auf DSpace.

 

 


Über uns | FAQ | Hilfe | Impressum | Datenschutz

Gesellschaft für Informatik e.V. (GI), Kontakt: Geschäftsstelle der GI
Diese Digital Library basiert auf DSpace.