Machine Learning - Versionsgeschichte

Rene.walser am 1. Oktober 2022 um 13:50 Uhr

2022-10-01T13:50:01Z

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	Machine Learning, übersetzt maschinelles Lernen, ist eine Teildisziplin der künstlichen Intelligenz (KI) und verarbeitet sehr grosse Datenmengen, auch [[Big Data]] genannt (Pereira, 2020, S. 65). Dem Machine Learning liegen Methoden zugrunde, welche nicht von einer Programmiererin oder einem Programmierer vorgegeben sind, sondern algorithmisch mithilfe von bestehenden Daten erlernt werden (Baars, 2016, S. 175).		Machine Learning, übersetzt maschinelles Lernen, ist eine Teildisziplin der künstlichen Intelligenz (KI) und verarbeitet sehr grosse Datenmengen, auch [[Big Data]] genannt (Pereira, 2020, S. 65). Dem Machine Learning liegen Methoden zugrunde, welche nicht von einer Programmiererin oder einem Programmierer vorgegeben sind, sondern algorithmisch mithilfe von bestehenden Daten erlernt werden (Baars, 2016, S. 175).

Rene.walser am 26. April 2022 um 12:43 Uhr

2022-04-26T12:43:06Z

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	====Forecasting / Planung & Budgetierung mit Machine Learning====		====Forecasting / Planung & Budgetierung mit Machine Learning====
	Eine der Kernaufgaben eines Controlling [[Business Partner\|Business Partners]] ist die Ermittlung von Prognosewerten für verschiedene zentrale Erfolgsgrössen eines Unternehmens. Dazu gehört zum Beispiel der Absatz, der Umsatz und der Gewinn (Friedel, 2019, S. 36). Dies wird unter den Begriffen Forecasting, [[Planung und Budgetierung]] zusammengefasst. Die Praxis zeigt, dass vor allem die [[operative Einjahresplanung]] und das damit oft einhergehende unterjährige Forecasting, siehe auch [[Rolling Forecast]], viel Kapazität beansprucht (Langmann, 2019, S. 20). Zusätzlich erhöht sich der Zeitaufwand mit dem Einbezug von unternehmensexternen Daten, wie zum Beispiel [[Big Data]]. Die Integration dieser Daten erhöht zwar die Planungsgenauigkeit und die Planungsaktualität deutlich, jedoch wird die Controllerin und der Controller von noch mehr Daten überschwemmt (Langmann, 2019, S. 22). All diese Punkte führen dazu, dass die Vorhersagen einen grossen Teil der Arbeitszeit einer Controllerin oder eines Controllers in Anspruch nimmt (Friedel, 2019, S. 36). Genau hier soll das Machine Learning unterstützen.		Eine der Kernaufgaben eines Controlling [[Business Partner\|Business Partners]] ist die Ermittlung von Prognosewerten für verschiedene zentrale Erfolgsgrössen eines Unternehmens. Dazu gehört zum Beispiel der Absatz, der Umsatz und der Gewinn (Friedel, 2019, S. 36). Dies wird unter den Begriffen Forecasting, [[Planung und Budgetierung]] zusammengefasst. Die Praxis zeigt, dass vor allem die [[operative Einjahresplanung]] und das damit oft einhergehende unterjährige Forecasting, siehe auch [[Rolling Forecast & Rolling Budget]], viel Kapazität beansprucht (Langmann, 2019, S. 20). Zusätzlich erhöht sich der Zeitaufwand mit dem Einbezug von unternehmensexternen Daten, wie zum Beispiel [[Big Data]]. Die Integration dieser Daten erhöht zwar die Planungsgenauigkeit und die Planungsaktualität deutlich, jedoch wird die Controllerin und der Controller von noch mehr Daten überschwemmt (Langmann, 2019, S. 22). All diese Punkte führen dazu, dass die Vorhersagen einen grossen Teil der Arbeitszeit einer Controllerin oder eines Controllers in Anspruch nimmt (Friedel, 2019, S. 36). Genau hier soll das Machine Learning unterstützen.

	Methoden des maschinellen Lernens finden bereits jetzt schon Anwendungen in gewissen Unternehmungen. Denn im Hinblick auf ihre Fähigkeit – gute Forecasts zu liefern - ist diese Technologie bereits sehr ausgereift. Studien haben gezeigt, dass für zahlreiche Anwendungsbereiche die Prognosen, welche auf Basis einer künstlichen Intelligenz getroffen wurden, den Prognosen von einem Menschen weit überlegen sind (Friedel, 2019, S. 36).		Methoden des maschinellen Lernens finden bereits jetzt schon Anwendungen in gewissen Unternehmungen. Denn im Hinblick auf ihre Fähigkeit – gute Forecasts zu liefern - ist diese Technologie bereits sehr ausgereift. Studien haben gezeigt, dass für zahlreiche Anwendungsbereiche die Prognosen, welche auf Basis einer künstlichen Intelligenz getroffen wurden, den Prognosen von einem Menschen weit überlegen sind (Friedel, 2019, S. 36).

Salis.Matteo: /* Lern- und Praxismaterialien */

2021-11-05T10:41:35Z

Lern- und Praxismaterialien

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	\|\| [https://www.youtube.com/watch?v=ukzFI9rgwfU Machine Learning Basics (What Is Machine Learning?)]		\|\| [https://www.youtube.com/watch?v=ukzFI9rgwfU Machine Learning Basics (What Is Machine Learning?)]
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Salis.Matteo am 19. August 2021 um 08:23 Uhr

2021-08-19T08:23:00Z

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	Machine Learning, übersetzt maschinelles Lernen, ist eine Teildisziplin der künstlichen Intelligenz (KI) und verarbeitet sehr grosse Datenmengen, auch [[Big Data]] genannt (Pereira, 2020, S. 65). Dem Machine Learning liegen Methoden zugrunde, welche nicht von einer Programmiererin oder einem Programmierer vorgegeben sind, sondern algorithmisch mithilfe von bestehenden Daten erlernt werden (Baars, 2016, S. 175). Der digitale Wandel ist heute allgegenwärtig. Er umfasst alle Bereiche unseres Lebens, so auch den Berufsalltag einer Controllerin oder eines Controllers (Heimel & Müller, 2019, S. 398). Es wird das Ziel verfolgt, grosse Datenmengen zu generieren, um daraus wichtige Informationen für die Optimierung von Prozessen und Kosten ermitteln zu können (Baer & Kamalnath, 2017, S. 7). Zentrale Begriffe von Machine Learning sind Algorithmen, Muster oder Korrelationen (SAP, online).		Machine Learning, übersetzt maschinelles Lernen, ist eine Teildisziplin der künstlichen Intelligenz (KI) und verarbeitet sehr grosse Datenmengen, auch [[Big Data]] genannt (Pereira, 2020, S. 65). Dem Machine Learning liegen Methoden zugrunde, welche nicht von einer Programmiererin oder einem Programmierer vorgegeben sind, sondern algorithmisch mithilfe von bestehenden Daten erlernt werden (Baars, 2016, S. 175).

	==Definition und Begriffsabgrenzung==		==Definition und Begriffsabgrenzung==

Salis.Matteo: /* Lern- und Praxismaterialien */

2021-08-12T13:02:06Z

Lern- und Praxismaterialien

← Nächstältere Version		Version vom 12. August 2021, 15:02 Uhr
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Blatter.Simon: /* Lern- und Praxismaterialien */

2021-05-25T11:13:22Z

Lern- und Praxismaterialien

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	\|\| [https://www.youtube.com/watch?v=ukzFI9rgwfU Machine Learning Basics (~~Video:~~ What Is Machine Learning?)]		\|\| [https://www.youtube.com/watch?v=ukzFI9rgwfU Machine Learning Basics (What Is Machine Learning?)]
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Blatter.Simon: /* Lern- und Praxismaterialien */

2021-05-25T11:12:45Z

Lern- und Praxismaterialien

← Nächstältere Version		Version vom 25. Mai 2021, 13:12 Uhr
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	==Lern- und Praxismaterialien==		==Lern- und Praxismaterialien==
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Blatter.Simon: /* Lern- und Praxismaterialien */

2021-05-25T11:12:29Z

Lern- und Praxismaterialien

← Nächstältere Version		Version vom 25. Mai 2021, 13:12 Uhr
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	==Lern- und Praxismaterialien==		==Lern- und Praxismaterialien==
			{\| class="wikitable"
	~~[https://www.youtube.com/watch?v=ukzFI9rgwfU Machine Learning Basics (Video: What Is Machine Learning?)]~~		\|+ Text der Überschrift
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	[https://elearning.hslu.ch/ilias/ilias.php?ref_id=4998417&cmd=infoScreen&cmdClass=ilobjtestgui&cmdNode=zp:u1&baseClass=ilRepositoryGUI&ref_id=4998417 Machine Learning - Quiz]		! Quiz !! Lernvideo
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			\|[https://elearning.hslu.ch/ilias/ilias.php?ref_id=4998417&cmd=infoScreen&cmdClass=ilobjtestgui&cmdNode=zp:u1&baseClass=ilRepositoryGUI&ref_id=4998417 Machine Learning - Quiz]
			\|\| [https://www.youtube.com/watch?v=ukzFI9rgwfU Machine Learning Basics (Video: What Is Machine Learning?)]
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	== Quellen ==		== Quellen ==

Blatter.Simon: /* Anwendungsbereiche im Alltag */

2021-05-25T11:08:22Z

Anwendungsbereiche im Alltag

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	Selbstverständlich wird maschinelles Lernen bereits an vielen Orten im Alltag eingesetzt. Da die Technik bereits so gut funktioniert, sind wir uns dieser kaum bewusst (Mueller & Massaron, 2017, S. 33). Nachfolgend einige Beispiele aus dem Alltag (Alpaydin, 2019, S. 4-10):		Selbstverständlich wird maschinelles Lernen bereits an vielen Orten im Alltag eingesetzt. Da die Technik bereits so gut funktioniert, sind wir uns dieser kaum bewusst (Mueller & Massaron, 2017, S. 33). Nachfolgend einige Beispiele aus dem Alltag (Alpaydin, 2019, S. 4-10):
	[[Datei:Machinelles Lernen im Überblick.jpg\|mini\|rechts\|Abb. 2: ~~Machinelles~~ Lernen im Überblick (Wuttke, online)]]		[[Datei:Machinelles Lernen im Überblick.jpg\|mini\|rechts\|Abb. 2: Maschinelles Lernen im Überblick (Wuttke, online)]]
	*Beim Onlineshopping trifft man oftmals auf den Satz «Kunden, welche Produkt X gekauft haben, haben auch Produkt Y gekauft». Diese Cross-Selling-Versuche beziehungsweise die dazugehörige Warenkorbanalysen basieren meist auf Machine Learning. So ähnlich funktioniert dies auch bei Filmvorschlägen von Netflix oder Amazon Prime.		*Beim Onlineshopping trifft man oftmals auf den Satz «Kunden, welche Produkt X gekauft haben, haben auch Produkt Y gekauft». Diese Cross-Selling-Versuche beziehungsweise die dazugehörige Warenkorbanalysen basieren meist auf Machine Learning. So ähnlich funktioniert dies auch bei Filmvorschlägen von Netflix oder Amazon Prime.
	*Auch bei der Gesichtserkennung im Smartphone kommt maschinelles Lernen zur Anwendung. Dabei versucht Machine Learning mittels Klassifikationen von Identitäten nur Personen den Zugriff auf das Smartphone zu gewähren, welche ihr Gesicht im Setup-Prozess mit einem Bild hinterlegt haben.		*Auch bei der Gesichtserkennung im Smartphone kommt maschinelles Lernen zur Anwendung. Dabei versucht Machine Learning mittels Klassifikationen von Identitäten nur Personen den Zugriff auf das Smartphone zu gewähren, welche ihr Gesicht im Setup-Prozess mit einem Bild hinterlegt haben.

Blatter.Simon: /* Prinzipien des Machine Learning */

2021-05-25T11:07:20Z

Prinzipien des Machine Learning

← Nächstältere Version		Version vom 25. Mai 2021, 13:07 Uhr
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	Abbildung 1 soll den Zusammenhang der verschiedenen Begriffe aufzeigen. Hier ist ersichtlich, dass das Machine Learning ein Teil der [[Business Analytics\|Predictive (oder auch Business) Analytics]] ist.		Abbildung 1 soll den Zusammenhang der verschiedenen Begriffe aufzeigen. Hier ist ersichtlich, dass das Machine Learning ein Teil der [[Business Analytics\|Predictive (oder auch Business) Analytics]] ist.

	==Prinzipien des Machine ~~Learning~~==		==Prinzipien des Machine Learnings==
	Über die letzten Jahre hinweggesehen sind verschiedene Verfahrensvarianten für das Machine Learning entstanden (Baars, 2016, S. 177). Folgend werden die drei Prinzipien erläutert (Pereira, 2020, S. 65):		Über die letzten Jahre hinweggesehen sind verschiedene Verfahrensvarianten für das Machine Learning entstanden (Baars, 2016, S. 177). Folgend werden die drei Prinzipien erläutert (Pereira, 2020, S. 65):
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