Lernen Organisationen genau wie Menschen am besten durch Handeln? 🤔 Wir sagen ja! 👍 💡 Es ist an der Zeit zu erkennen, dass Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz nicht länger ein zukünftiges, erstrebenswertes Unternehmensziel sein müssen. 🤝🔍 Denn #MachineLearning und #KI verändern bereits jetzt jede Branche weltweit. 🌍 Der schnellste und effektivste Weg, den Wert von Daten zu erschließen und die Herausforderungen der #KI im Unternehmen zu bewältigen, darin besteht, aktiv zu werden. Habt ihr das Potenzial für euer Unternehmen schon erkannt, es in eine datengesteuerte Organisation zu verwandeln? Vor welchen Herausforderungen Unternehmen bei der #Implementierung von KI-Lösungen stehen und wie wir euch dabei helfen können, diese zu überwinden, erklärt euch Scott Munson (Vice President of AI). Mehr Informationen findet ihr hier auf unserer Website ➡️ https://lnkd.in/ewtU6cTf Zum Video 📽️👉 https://lnkd.in/efFv5qUR #Evolutio #BetterWork
Beitrag von Evolutio Deutschland
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Warum klappt’s oft nicht mit Daten & KI? Jens Linden, Lead Data Strategy bei INFORM DataLab, hat dazu einen richtig spannenden Artikel auf Towards Data Science veröffentlicht. Spoiler: Es liegt meistens nicht an der Technik! Er zeigt, wo die echten Stolpersteine liegen und wie Unternehmen ihre Daten- und KI-Projekte endlich zum Erfolg machen können. Ein Artikel, der zum Nachdenken anregt! #INFORMDataLab 👉 Zum Artikel: https://hubs.la/Q02Z20ry0
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Sie möchten von den Vorteilen des maschinellen Lernens profitieren, haben aber keine Erfahrung mit Data Science? Dann sollten Sie das Video unseres Kollegen Sandro nicht verpassen: Erfahren Sie, wie Sie mit Qlik #AutoML ganz ohne Programmierkenntnisse leistungsstarke ML-Modelle trainieren können. Wir zeigen Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie einen Datensatz nutzen, um Vorhersagen zu treffen und die Ergebnisse zu analysieren. 🎯 Lassen Sie sich überraschen, wie einfach es sein kann. Jetzt das Video anschauen und mehr erfahren ⬇️ #MachineLearning #DataScience #Qlik #DataAnalysis
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Du sitzt vor einem Haufen Daten und weißt nicht, wo du anfangen sollst? Stell dir vor, du könntest: → Trends in deinen Daten erkennen → Vorhersagen für die Zukunft treffen → Stabile Datenpipelines aufbauen Genau das erreichen wir mit: Data Analytics: Analysiere, was war. Data Science: Entwickle Modelle für morgen. Data Engineering: Sorge für stabile Datenprozesse. Hast du schon mal mit Data Science gearbeitet? #dataanalytics #dataengineering
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