Machine Learning: Unterschied zwischen den Versionen

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Mit Machine Learning wird das Ziel verfolgt, Wissen aus Daten zu extrahieren und hat daher eine zunehmende Bedeutung für das Controlling. Das Forschungs- und Anwendungsfeld ist in der Schnittmenge von Statistik, künstlicher Intelligenz und Informatik zu verorten. Auch bekannt ist Machine Learning als Methode der [[Predictive Analytics|prädiktive Analytik]] oder statistisches Lernen (Heimel & Müller, 2019, S. 398, 407).
Mit Machine Learning wird das Ziel verfolgt, Wissen aus Daten zu extrahieren und hat daher eine zunehmende Bedeutung für das Controlling. Das Forschungs- und Anwendungsfeld ist in der Schnittmenge von Statistik, künstlicher Intelligenz und Informatik zu verorten. Auch bekannt ist Machine Learning als Methode der [[Business Analytics#Einsatzgebiete|prädiktive Analytik]] oder statistisches Lernen (Heimel & Müller, 2019, S. 398, 407).


== Quellen ==
== Quellen ==

Version vom 16. Oktober 2020, 06:45 Uhr

Mit Machine Learning wird das Ziel verfolgt, Wissen aus Daten zu extrahieren und hat daher eine zunehmende Bedeutung für das Controlling. Das Forschungs- und Anwendungsfeld ist in der Schnittmenge von Statistik, künstlicher Intelligenz und Informatik zu verorten. Auch bekannt ist Machine Learning als Methode der prädiktive Analytik oder statistisches Lernen (Heimel & Müller, 2019, S. 398, 407).

Quellen

Literaturverzeichnis

Weiterführende Literatur