Was ist prädiktive Intelligenz?

Predictive Analytics ist ein Teilbereich von Business Analytics und beschäftigt sich insbesondere mit dem Erkennen von Mustern und der Vorhersage künftiger Ereignisse. Es findet in den unterschiedlichsten Disziplinen der Wissenschaft und Bereichen in Unternehmen Anwendung.

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Ist Predictive Analytics Künstliche Intelligenz?

Nein, Predictive Analytics und künstliche Intelligenz sind im Prinzip zwei unterschiedliche Fachbereiche. Es gibt allerdings einen Überschneidungspunkt. Es werden nämlich Methoden der künstlichen Intelligenz (genauer gesagt des maschinellen Lernens) dazu verwendet, Prognosen zu optimieren. Was ist Predictive Intelligence? Predictive Analytics, auch Predictive Intelligence genannt, stellt eine Teildisziplin der Business Analytics und des Data-Minings (systematische Auswertung großer Datenmengen, um darin Zusammenhänge und Muster zu erkennen) dar.

Wie funktioniert Predictive Analytics?

Predictive Analytics dient dazu, mithilfe von Daten, statistischen Algorithmen und maschinellem Lernen die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten zu prognostizieren. Ziel ist es, anhand einer Analyse vergangener Ereignisse bestmöglich vorherzusagen, was in Zukunft geschehen wird. Können Maschinen lernen? Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge von KI und kann ohne sie nicht existieren. KI nutzt und verarbeitet Daten, um Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen – es ist das Gehirn eines computerbasierten Systems und die „Intelligenz“, die von Maschinen genutzt wird.

Was ist Predictive Forecasting?

Predictive Forecasting gilt als Erweiterung des klassischen Forecastings. Es berücksichtigt eine Vielzahl von Eingaben, Werten, Trends, Zyklen und Schwankungen der Daten, in unterschiedlichen Unternehmensbereichen, um Vorhersagen zu treffen. Welchen Sinn hat Big Data bei Predictive Analytics? Es geht darum, auf Basis von Datenmodellen Voraussagen darüber zu treffen, wie sich eine Situation in Zukunft entwickeln wird oder kann. Auch Unternehmen wollen komplexe wirtschaftliche Zusammenhänge vorhersagen können, um bessere Entscheidungen zu treffen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Was ist Präskriptive Analytik?

Präskriptive Analytik: Verwendet ähnliche Modellierungsstrukturen, um Ergebnisse vorherzusagen, und setzt eine Kombination aus Machine Learning, Geschäftsregeln, künstlicher Intelligenz und Algorithmen ein, um verschiedene Ansätze für die zahlreichen Ergebnisse zu simulieren. Was sind typische Vorteile maschinellen Lernens? Das heißt, es werden nicht einfach die Beispiele auswendig gelernt, sondern Muster und Gesetzmäßigkeiten in den Lerndaten erkannt. So kann das System auch unbekannte Daten beurteilen (Lerntransfer) oder aber am Lernen unbekannter Daten scheitern (Überanpassung; englisch overfitting).

Ist Machine Learning schwer?

Aufgrund vermeintlich hoher Komplexität tun sich Versicherer (und Banken) mit dem Einsatz von Machine Learning bislang schwer. Ein Praxisfall zeigt, dass mit relativ wenig Aufwand bereits sichtbare Erfolge erzielt werden können.