fbpx
Machine learning

Machine learning

Få dine kampagner optimeret automatisk

Maskinlæring eller machine learning er et underområde indenfor kunstig intelligens, som sætter computere i stand til at lære, uden at man eksplicit har programmeret, hvordan læringen foregår. Maskinlæring tager udgangspunkt i data og forsker i, og konstruerer algoritmer, der på basis af en stor mængde eksempeldata, kan finde sammenhænge og udarbejde forudsigelser og mønstre baseret på data.

Business intelligence dashboards kan give effektiv indsigt og overblik og derigennem sætte mennesker i stand til at drage fornuftige konklusioner, men mulighederne indenfor business intelligence er begrænset af den menneskelige kapacitet til at overskue mange datavariabler, den ressource som dedikeres til at overvåge og drage konklusioner, samt evt. bias (menneskers fordomme og stereotype opfattelser om andre).

Gennem kunstig intelligens er det muligt at overskue mange flere variabler end mennesker er i stand til ved egen hjælp og derudover også at automatisere overvågnings- og reaktionsmønstre. På den måde er det nu muligt at opnå en meget mere effektiv udnyttelse af data end hidtil og endda med endnu mindre indsats.

For at få effektivt udbytte af maskinlæring er det dog en forudsætning, at computeren har en meget stor datamængde til rådighed gennem en længere periode, og som udgangspunkt arbejder vi derfor, i The Data Company, primært med maskinlæring i forbindelse med større og længerevarende kampagner og projekter.   

Maskinlæring kan være meget effektivt til bla. hitrate optimeringchurn forudsigelse og livstidsværdioptimering.

Machine learning syntes at være meget populært for tiden og ikke underligt, da teknologien rummer hidtil uanede muligheder for optimering gennem maskinel dataanalyse. Apple, Microsoft, Amazon, IBM og Intel investerer alle ekstreme summer i machine learning, og det er der også mange andre virksomheder, som gør. Google’s søgeoptimering, Vivino, IBMs Watson og software, som på baggrund af et enkelt billede kan fastslå om du har hudkræft, er alle gode eksempler på effektiv machine learning, men der er dog desværre endnu meget, som ikke kan løses eller optimeres via machine learning, og derfor et det ikke altid den rigtige løsning at sætte gang i et stort machine learning projekt, hvis man f.eks. bare vil optimere sin hitrate.  

Hos The Data Company samarbejder vi med Novalytics for at levere machine learning til optimering af hitrate, customer churn og lifetime value optimering.

Scroll til toppen

Vi bruger cookies for at kunne give dig den bedste oplevelse. Ved at bruge vores side accepterer du brugen af cookies.