07.11.2022
Qlik AutoML
Machine Learning ohne Data Scientists
Autor: Bernhard Lauer
qlik.com
Qlik AutoML soll sich besonders für die 90 Prozent der Anwendungsfälle eignen, die kein tiefes Fachwissen professioneller Data Scientists benötigen.
Maschinelles Lernen lässt sich theoretisch in vielen Bereichen und Branchen einsetzen. Die Verbreitung und Anwendung ist aktuell jedoch noch häufig durch die mangelnde Verfügbarkeit von Data Scientists in Unternehmen limitiert. Qlik AutoML will diese Lücke füllen, indem die Lösung Unternehmen automatisch generierte Modelle ohne Programmieraufwand an die Hand gibt: Qlik AutoML identifiziert die Schlüsselfaktoren in historischen Unternehmensdaten und generiert basierend auf Algorithmen Machine Learning-Modelle. Spezifische Zielfelder in den Datensätzen lassen sich einfach auswählen und die gewonnen Erkenntnisse schnell weiterverwerten, verspricht der Hersteller. So können Teams Daten zur Vorhersage untersuchen, mögliche Szenarien direkt in Qlik Sense testen und darauf basierend Entscheidungen für ihre aktuellen Analytics-Anwendungsfälle treffen.
Als gängige AutoML-Anwendungsfälle nennt Qlik beispielsweise die Analyse der Mitarbeiterzufriedenheit in der Personalabteilung, im Marketing Nachfrageprognosen oder Analysen des Customer Lifetime Value, in der Finanzabteilung das Risikomanagement und die Investitionsoptimierung sowie optimierte Prognosen in der Logistik.
Josh Good, Vice President, Product Marketing bei Qlik: "Moderne Analytik, ergänzt durch Machine Learning hilft Entscheidern herauszufinden, was voraussichtlich passieren wird, warum dieses Ergebnis wahrscheinlich ist und – ganz wichtig – welche Parameter das Ergebnis beeinflussen werden. Qlik AutoML befähigt Unternehmen, mehr Wert aus ihren Daten zu schöpfen und versetzt Fachabteilungen in die Lage, bei ergebnisrelevanten Entscheidungen quasi um die Ecke zu schauen."
Swisscom
Neue Cyberbedrohungen auf dem Radar
Der neue Cyber Security Threat Radar von Swisscom zeigt die Angriffsmethoden und das Vorgehen von Cyberkriminellen. Er beleuchtet neu auch die Entwicklungen in den Bereichen "Disinformation & Destabilisation", "Manipulated Generative AI" und "Unsecure IoT/OT-Devices".
>>
Künstliche Intelligenz
Memary - Langzeitgedächtnis für autonome Agenten
Das Hauptziel ist es, autonomen Agenten die Möglichkeit zu geben, ihr Wissen über einen längeren Zeitraum hinweg zu speichern und abzurufen.
>>
Cloud Infrastructure
Oracle mit neuen KI-Funktionen für Sales, Marketing und Kundenservice
Neue KI-Funktionen in Oracle Cloud CX sollen Marketingspezialisten, Verkäufern und Servicemitarbeitern helfen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern, die Produktivität zu steigern und die Geschäftszyklen zu beschleunigen.
>>
Reactive mit Signals
Neuer Vorschlag für Signals in JavaScript
Das für die Standardisierung von JavaScript verantwortliche Komitee macht einen Vorschlag für die Einführung von Signalen in die Programmiersprache. Signals sollen reaktives Programmieren in JavaScript einfacher machen.
>>