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Das KI-Strategiebuch

So meistern Sie Machine Learning im Unternehmen

Eric Siegel

MIT Press, 2024

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Bewertung der Redaktion

Na getAbstract, resumimos os livros* que ajudam as pessoas a entenderem o mundo, tornando-o um lugar melhor. Tudo o que selecionamos para a nossa biblioteca deve se destacar em uma das duas qualidades principais a seguir:

Esclarecedor – Você vai aprender conteúdos que vão ajudar você a tomar decisões melhores.

Útil – Você vai seguir conselhos práticos que vão ajudar você a se aprimorar no que faz.

Classificamos cada conteúdo em uma escala de 1 a 10 em relação a estas duas qualidades principais. As nossas avaliações ajudam você a escolher os títulos para a sua lista de leitura, indo de robusto (5) a brilhante (10). Os livros que classificamos abaixo de 5 não são resumidos. A seguir, confira o significado de cada nível da avaliação:

10 – Brilhante. Um livro útil e/ou esclarecedor que, além de atender aos mais elevados padrões em todos os aspectos pertinentes, destaca-se até mesmo entre os melhores. Ele se torna muitas vezes um clássico instantâneo e uma leitura obrigatória para qualquer pessoa.
9 – Superior. Um livro útil e/ou esclarecedor que é extremamente completo, tem muitos pontos fortes e nenhuma deficiência a ser mencionada.
8 – Muito bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que tem um número substancial de qualidades notáveis sem se sobressair em todas as áreas. Apresenta as últimas descobertas em um tópico e é escrito por um especialista renomado, mas carece de um pouco de estilo.
7 – Bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que combina dois ou mais pontos fortes notáveis; por exemplo, contém ideias incomumente novas e as apresenta de uma maneira envolvente.
6 – Notável. Um livro útil e/ou esclarecedor que se destaca por pelo menos um aspecto; por exemplo, é particularmente bem estruturado.
5 – Robusto. Um livro útil e/ou esclarecedor, apesar das suas deficiências óbvias. Por exemplo, pode oferecer conselhos decentes em algumas áreas, ao mesmo tempo que é repetitivo ou normal demais em outras.

*A getAbstract resume muito mais do que apenas livros. Analisamos todo tipo de conteúdo que possa interessar ao nosso público: além de livros, resumimos também artigos, relatórios, video talks e podcasts. O que apresentamos aqui sobre os livros se aplica a todos os formatos cobertos.

Qualitäten

Umfassend
Umsetzbar
Systematisch

Embora a classificação indique a qualidade de um livro de acordo com nossos dois critérios principais, ela não diz muito sobre suas características definidoras específicas. Portanto, utilizamos um conjunto de 20 qualidades para caracterizar cada livro de acordo com os seus pontos fortes:

Aplicável – Você vai receber conselhos que podem ser aplicados diretamente no local de trabalho ou em situações cotidianas.
Analítico – Você vai entender o funcionamento interno do assunto.
Conhecimento Contextualizado – Você vai obter conhecimentos contextuais como um modelo para ação ou análise consciente.
Controverso – Você vai ser confrontado com opiniões capazes de gerar debates fervorosos.
Audaz – Você vai encontrar argumentos que podem romper com perspectivas predominantes.
Abrangente – No resumo vão ser abordados todos os aspectos do assunto.
Exemplos Práticos – Você vai receber conselhos práticos ilustrados com exemplos práticos ou histórias do mundo real.
Eloquente – Você vai desfrutar de um texto extremamente bem escrito ou apresentado.
Cativante – Você vai querer ler ou assistir o conteúdo até o final.
Revelador – Você vai ter acesso a ideias altamente surpreendentes.
Para Iniciantes – Você vai encontrar uma boa cartilha caso seja um aprendiz com pouca ou nenhuma experiência/conhecimento prévio.
Para Especialistas – Você vai obter os conhecimentos ou instruções de alto nível que necessita como especialista.
Hot Topic – Você vai estar no meio de uma questão altamente debatida.
Inovativo – Você vai receber ideias e insights mais recentes sobre novos produtos ou tendências.
Conhecimento de Causa – Você vai ter o privilégio de aprender com alguém que conhece profundamente o assunto.
Inspirador – Você vai querer colocar em prática imediatamente o que acabou de ler.
Panorama Geral – Você vai receber uma abordagem ampla do assunto, na qual todos os seus principais aspectos são mencionados.
Baseado na Ciência – Você vai obter fatos e números baseados em pesquisas científicas.
Visionário – Você vai ter uma ideia do futuro e do que isso pode significar para a sua vida.
Bem-estruturado – Você vai receber um conteúdo particularmente bem organizado para facilitar o seu entendimento ou aplicação.

Rezension

KI ist in aller Munde, aber vielen Unternehmensverantwortlichen fehlt ein solides Verständnis dafür, wie sich maschinelles Lernen (ML) im Unternehmen konkret einsetzen lässt. Gleichzeitig haben Datenwissenschaftler oft das Gefühl, gegen eine Wand zu reden, wenn sie von bahnbrechenden Innovationen schwärmen. In diesem gut strukturierten Leitfaden fordert der Berater und Bestsellerautor Eric Siegel beide Seiten auf, aus ihren Silos herauszukommen und sich zusammenzuschließen. Seine Erfahrungen und Beispiele zeigen, dass es jede Menge Möglichkeiten gibt, Abläufe zu optimieren und Firmen zu transformieren.

Zusammenfassung

Um mit maschinellem Lernen Erfolg zu haben, müssen Sie sowohl die Technik als auch deren Einsatzmöglichkeiten verstehen.

Um die Möglichkeiten des maschinellen Lernens (ML) zu nutzen, müssen die geschäftliche und die technische Seite Ihres Unternehmens eng zusammenarbeiten. Als Geschäftsexperte müssen Sie ein ganzheitliches Verständnis des ML-Prozesses entwickeln: Sie sollten verstehen, wie die von Ihnen verwendeten Modelle arbeiten und welche Arten von Daten und Kennzahlen sie benötigen. Nur dann können Sie sie nutzen, um Ihre Abläufe zu verbessern. Als Datenexperte müssen Sie über den Tellerrand hinausschauen, um zu verstehen, wie ML das gesamte Unternehmen verändern kann.

Verknüpfen Sie die geschäftlichen und datenbezogenen Aspekte Ihrer Organisation mit „bizML“ – einem sechsstufigen Geschäftsansatz, der allen Beteiligten hilft, ML-Projekte auf der Grundlage eines gemeinsamen Verständnisses erfolgreich durchzuführen.

Schritt 1: Legen Sie das Ziel fest, das Sie mithilfe von ML erreichen wollen.

Strategien für künstliche Intelligenz scheitern oft daran, dass Leute den Einsatz von KI als Selbstzweck ansehen und nicht als Werkzeug, mit dem es ...

Über den Autor

Eric Siegel ist Autor und Berater auf dem Spezialgebiet Machine Learning. Er war Professor für Informatik an der Columbia University und schreibt regelmäßig für Forbes.

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Rezension

Zusammenfassung

Um mit maschinellem Lernen Erfolg zu haben, müssen Sie sowohl die Technik als auch deren Einsatzmöglichkeiten verstehen.

Schritt 1: Legen Sie das Ziel fest, das Sie mithilfe von ML erreichen wollen.

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