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Forrester Bericht
Die sieben Mythen über Machine Learning

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Unüberwachte Machine Learning-Modelle erfordern keine menschliche Kontrolle, richtig? Das stimmt so nicht. Die unüberwachten Modelle erfordern in der Regel noch mehr menschliches Urteilsvermögen als andere Modelle, da die voherzusagenden oder zu analysierenden Variablen nicht in den Daten enthalten sind.

Diese und andere weit verbreitete Missverständnisse über Machine Learning nehmen in Unternehmen vermehrt zu und gefährden den Geschäftserfolg. Zur Maximierung der Ergebnisse von Machine Learning-Initiativen ist es wichtig, die sieben gängigsten Mythen über Machine Learning zu kennen und zu wissen, wie Sie sie vermeiden.

In diesem neuen Forrester Bericht finden Sie Antworten auf gängige Irrtümer wie:

  • Ist Machine Learning nur für die Vorhersage der Zukunft nützlich? 
  • Ist Modellgenauigkeit die wichtigste Voraussetzung für Erfolg? 
  • Können Machine Learning-Algorithmen jede beliebige Frage beantworten, solange sie nur über genügend Daten verfügen? 
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