Fachinhalte

Aus Massendaten neues Wissen generieren

Mit Machine Learning Handelsprozesse optimieren

Bereich: Fachartikel

Machine Learning hat heute schon vielfältige Anwendungsbereiche. Mit ML-Unterstützung kann man zum Beispiel im Handel intelligente Entscheidungen treffen oder auch logistische Prozesse optimieren. Wie, das demonstriert das Osnabrücker IT-Architekturhaus Sievers-Group.

Welche Potenziale bieten selbstlernende Systeme für den Handel? Als Antwort auf diese Frage verknüpft die Sievers-Group Microsofts Azure Machine Learning Studio mit den Bestandsmanagement- oder ERP-Systemen ihrer Kunden. Die Anwender erhalten damit ein Analyseinstrument, das aus Massendaten neues Wissen generiert. Dieses Wissen lässt sich dann beispielsweise zur Optimierung von Marketingkampagnen oder zur Sortimentsplanung nutzen.

Bitte zum Weiterlesen registrieren oder einloggen:

Bitte registrieren zum Login

Bereitgestellt von:
SIGS DATACOM GmbH - erschienen im AI Trendletter


Diese Inhalte könnten Sie auch interessieren:

Fachposter

Künstliche Intelligenz im Kundenservice

Das Poster Künstliche Intelligenz im Kundenservice stellt neben den Zutaten eines kognitiven Kundendialogs auch den Einsatz und...

Fachartikel

Spezialwissen ausbauen

Die Konzern-IT von Volkswagen startete jetzt drei Entwicklungsbereiche auf einem Quantencomputer von Google. Dabei geht es um...

Fachartikel

AI-Systeme und smarte Roboter

Durch AI erhalten Rechner gewisse kognitive Fähigkeiten, was die Produktivität steigern kann. Der Computer speichert ähnlich wie...

Zurück