Buch

Das KI-Strategiebuch

So meistern Sie Machine Learning im Unternehmen

Eric Siegel

MIT Press, 2024

Lesen, hören oder diskutieren

Amazon Kindle Diskutieren

1×

Войдите, чтобы прослушать аудиоверсию краткого изложения.

Bewertung der Redaktion

Мы составляем краткие изложения книг*, помогающих читателям разбираться в законах современного мира и менять его к лучшему. Материалы, которые мы отбираем для нашей библиотеки, должны отвечать по крайней мере одному из наших двух основных критериев:

Информативно. – Вы получите такую информацию, которая позволит вам более взвешенно и эффективно принимать решения.

Полезно. – Вы получите такие практические советы, которые помогут вам лучше делать то, чем вы занимаетесь.

Каждому материалу мы присваиваем рейтинг от 1 до 10 на основе этих двух критериев. Наш рейтинг поможет вам распределить книги в вашем списке для чтения по шкале от добротных (5) до выдающихся (10). По книгам, которые мы оцениваем ниже 5, краткие изложения не составляются. Вот что означают цифры рейтинга:

10 – Великолепно. Полезная и/или информативная книга, которая, помимо соблюдения высочайших стандартов во всех отношениях, выделяется даже среди лучших книг. Как правило, это книга, сразу ставшая классикой, которую должен прочитать каждый.
9 – Отлично. Полезная и/или информативная книга, очень хорошо организованная и написанная, имеющая множество достоинств и не имеющая недостатков, которые заслуживали бы упоминания.
8 – Очень хорошо. Полезная и/или информативная книга, которая имеет много важных достоинств, но при этом не может быть названа выдающейся: например, освещает последние открытия в своей области и написана известным специалистом, но в отношении стиля оставляет желать лучшего.
7 – Хорошо. Полезная и/или информативная книга, имеющая два и более важных достоинства: например, очень увлекательно рассказывающая о новых идеях в какой-то предметной области.
6 – Достойно внимания. Полезная и/или информативная книга, которая обращает на себя внимание по крайней мере каким-то одним аспектом, например четкой организацией материала.
5 – Добротно. Полезная и/или информативная книга, несмотря на очевидные недостатки. Например, в одной области автор может давать разумные советы, а в других или содержится много повторов, или нет ничего особенно ценного.

*getAbstract работает не только с книгами. Мы составляем краткие изложения всех видов контента, которые могут быть полезны нашей аудитории: помимо книг это статьи, отчеты, видео и подкасты. То, что мы говорим здесь о книгах, относится ко всем видам материалов, которые мы пересказываем.

Qualitäten

Umfassend
Umsetzbar
Systematisch

Рейтинг помогает вам понять, какова ценность книги в соответствии с двумя нашими основными критериями. Но он ничего не сообщает о ее конкретных особенностях. Поэтому мы используем набор из 20 характеристик, которые призваны прояснить, в чем именно состоят достоинства книги.

Практические советы – вы получите рекомендации, которые практически осуществимы на вашем рабочем месте или в повседневных ситуациях.
Аналитический подход – вы поймете внутренние взаимосвязи и закономерности в рассматриваемой проблеме.
История вопроса – вы узнаете об истории и контексте проблемы, что позволит вам правильно провести анализ или совершить хорошо взвешенный шаг.
Особое мнение – вы познакомитесь с аргументами, которые расходятся с преобладающей в настоящий момент точкой зрения.
Подробное освещение – вы увидите все аспекты предмета, описанные исчерпывающим образом.
Конкретные примеры – вам предложат практические советы, которые иллюстрируются рассказами об их применении на практике.
Выразительный язык – вы получите удовольствие от мастерски написанного текста или речи, являющейся образцом ораторского искусства.
Увлекательно – вам будет трудно оторваться от текста или аудио.
Неизвестные факты – вы узнаете об удивительных фактах или умозаключениях.
Начальный уровень – информация будет для вас полезной, если вы новичок, у которого нет знаний по данной теме или опыта.
Продвинутый уровень – информация или рекомендации будут полезны вам как специалисту.
Острая проблема – вы окажетесь в гуще спора по поводу одного из насущных вопросов современности.
Новаторская концепция – вы узнаете о свежих идеях, концепциях, новых продуктах или тенденциях.
Рассказ инсайдера – вы познакомитесь с мнением человека, который имеет особый доступ к сведениям по обсуждаемой теме.
Источник вдохновения – вам захочется сразу же опробовать на практике то, о чем вы прочитали.
Обзор – вы получите общее описание предмета с упоминанием всех основных моментов.
Научные данные – вы узнаете о цифрах и фактах, подкрепленных научными исследованиями.
Взгляд в будущее – вы познакомитесь с авторской картиной будущего и тем, как оно может на вас повлиять.
Четкая структура – хорошая организация материала значительно облегчит вам восприятие концепции или применение рекомендаций на практике.
Спорно – вы познакомитесь с любопытными, но неоднозначными выводами.

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.

Kommentar abgeben

Anmelden

Das KI-Strategiebuch

So meistern Sie Machine Learning im Unternehmen

Lesen, hören oder diskutieren

Bewertung der Redaktion

Qualitäten

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.

Über den Autor

Meine markierten Stellen

Kommentar abgeben

Mehr zum Thema

Ähnliche Zusammenfassungen

Crashkurs KI im Unternehmen

Praxisleitfaden für Künstliche Intelligenz in Marketing und Vertrieb

Daten sind Macht

Handbuch Data Science

Data Science für Unternehmen

Smart Data

Verwandte Skills