Nie wieder gute Daten verschwenden! Nutzen Sie Wissensgraphen zur Voraussage

Inhalt

1. Einführung
2. Bedeutung von prädiktiven Daten
3. Zugriff auf vorhandene Daten
4. Datenqualität verbessern
5. Codierung von Wissen
6. Beziehungserhaltung in Machine Learning
7. Kosten der Datenverluste
8. Wert von Unternehmensdaten
9. Semantische Modelle und Wissensgraphen
10. Einsatz eines relationalen Wissensgraphen
11. Vorteile eines relationalen Wissensgraphen
12. Anwendungen von Wissensgraphen
13. Zukunftsaussichten

📚 Reclaiming Predictive Data with Knowledge Graphs: Wissensgraphen zur Verbesserung der Vorhersagefähigkeit

Prädiktive Daten spielen eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung von Vorhersagemodellen. Oftmals steht man jedoch vor dem Problem, dass die verfügbaren Daten nicht ausreichend sind, um genaue Vorhersagen zu treffen. In diesem Artikel werden die Möglichkeiten von Wissensgraphen zur Erfassung und Nutzung von prädiktiven Informationen diskutiert. Wir zeigen auf, wie man Daten zugänglich macht, die bereits vorhanden sind, und stellen die Vorteile eines relationalen Wissensgraphen für die Steigerung der Vorhersagequalität vor.

1. Einführung

In der Welt des maschinellen Lernens und der Vorhersagemodelle hört man oft den Satz: "Wenn ich bessere Daten hätte, könnte ich meine Vorhersagen verbessern". Tatsächlich verfügen Unternehmen über mehr Daten als ihnen bewusst ist. Der Hauptfaktor liegt darin, ob man auf diese Daten zugreifen und sie in den maschinellen Lernprozess integrieren kann.

2. Bedeutung von prädiktiven Daten

Prädiktive Daten sind von entscheidender Bedeutung, um genaue Vorhersagemodelle zu erstellen. Sie ermöglichen es Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Durch den Einsatz von prädiktiven Daten können Unternehmen beispielsweise die Nachfrage vorhersagen, Personalressourcen effizienter einsetzen und die Kundenbindung verbessern.

3. Zugriff auf vorhandene Daten

Oftmals wird das volle Potenzial an verfügbaren Daten nicht ausgeschöpft. Unternehmen sollten ihre internen Datenbestände analysieren und prüfen, welche Daten für Vorhersagemodelle Relevant sein könnten. Durch den Zugriff auf diese Daten und ihre Integration in die maschinelle Lernpipeline kann die Genauigkeit der Modelle erheblich verbessert werden.

4. Datenqualität verbessern

Die Qualität der Daten ist ein entscheidender Faktor für die Vorhersagegenauigkeit. Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre Daten sauber, vollständig und aktuell sind. Dies kann durch Datenbereinigung, Abgleich mit externen Datenquellen und Validierung der Daten gewährleistet werden.

5. Codierung von Wissen

Neben der Verbesserung der Datenqualität kann auch das Vorwissen in den maschinellen Lernprozess einfließen. Durch die Kodierung von Wissen, zum Beispiel in Form von Regeln oder Heuristiken, kann die Vorhersagegenauigkeit weiter gesteigert werden. Unternehmen sollten ihr internes Fachwissen nutzen und dieses in den Lernprozess einbringen.

6. Beziehungserhaltung in Machine Learning

In der realen Welt sind Objekte und Ereignisse oft miteinander verbunden. Beim maschinellen Lernen wird jedoch oft angenommen, dass Objekte unabhängig voneinander sind. Dies kann zu ungenauen Vorhersagen führen. Mit Wissensgraphen können Beziehungen zwischen Objekten und Ereignissen erhalten bleiben, was zu präziseren Vorhersagen führt.

7. Kosten der Datenverluste

Durch den Verlust von Informationen gehen wichtige Beziehungen und Fachkenntnisse verloren. Dies kann zu einer Verringerung der Vorhersagegenauigkeit führen. Unternehmen sollten daher bestrebt sein, Datenverluste zu minimieren und die volle Bandbreite an verfügbaren Informationen zu nutzen.

8. Wert von Unternehmensdaten

Unternehmensdaten sind wertvoll und sollten optimal genutzt werden. Durch den Einsatz von Wissensgraphen können Unternehmen ihr internes Wissen erfassen und in den Vorhersageprozess integrieren. Dies führt zu präziseren Vorhersagemodellen und besseren geschäftlichen Entscheidungen.

9. Semantische Modelle und Wissensgraphen

Semantische Modelle sind eine Möglichkeit, Daten mit ihrer geschäftlichen Bedeutung zu verknüpfen. Durch die Zuordnung von Daten zu bestimmten Konzepten und deren Beziehungen können Unternehmen ein besseres Verständnis ihrer Daten erhalten. Dies ermöglicht es ihnen, komplexe Anwendungen und maschinelle Lernmodelle zu entwickeln.

10. Einsatz eines relationalen Wissensgraphen

Ein relationaler Wissensgraph ist ein Modell, das Konzepte, Beziehungen und Logik miteinander verbindet. Durch die Nutzung eines Wissensgraphen können prädiktive Daten in eine Plattform wie Snorkel eingespeist werden. Dies ermöglicht es Unternehmen, komplexe Analysen, maschinelles Lernen und Wissensaustausch durchzuführen.

11. Vorteile eines relationalen Wissensgraphen

Ein relationaler Wissensgraph ermöglicht es Unternehmen, ihr internes Wissen und ihre Unternehmensdaten effektiv zu nutzen. Indem sie Beziehungen und Logik in den Wissensgraphen integrieren, können Unternehmen präzisere Vorhersagemodelle erstellen und bessere geschäftliche Entscheidungen treffen.

12. Anwendungen von Wissensgraphen

Wissensgraphen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen, wie z.B. im Gesundheitswesen, der Finanzbranche und dem E-Commerce. Sie ermöglichen es Unternehmen, prädiktive Analysen durchzuführen, Kundenpräferenzen zu verstehen und personalisierte Empfehlungen zu geben.

13. Zukunftsaussichten

Die Nutzung von Wissensgraphen zur Verbesserung der Vorhersagefähigkeit wird in Zukunft immer wichtiger werden. Unternehmen sollten sich mit dieser Technologie vertraut machen und diese in ihre Datenanalyse- und Vorhersageprozesse integrieren.

Highlights:

• Prädiktive Daten sind entscheidend für genaue Vorhersagemodelle
• Unternehmen sollten ihre vorhandenen Daten nutzen und deren Qualität verbessern
• Das Codieren von Wissen und die Beziehungserhaltung in Machine Learning sind wichtige Aspekte
• Wissensgraphen ermöglichen eine bessere Nutzung von Unternehmensdaten
• Die Zukunft liegt in der Verwendung von Wissensgraphen zur Steigerung der Vorhersagefähigkeit

FAQ:

Frage: Welche Vorteile bieten Wissensgraphen bei der Vorhersage von Daten? Antwort: Wissensgraphen ermöglichen es Unternehmen, Beziehungen und Logik in ihre Vorhersagemodelle zu integrieren, was zu präziseren Vorhersagen führt.

Frage: Wie kann man die Datenqualität verbessern? Antwort: Unternehmen können die Datenqualität verbessern, indem sie Datenbereinigungstechniken, externe Datenquellen und Validierungsmethoden verwenden.

Frage: Wo finden Wissensgraphen Anwendung? Antwort: Wissensgraphen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, der Finanzbranche und dem E-Commerce, um prädiktive Analysen durchzuführen und personalisierte Empfehlungen zu geben.

Frage: Wie können Unternehmen ihren internen Wissensschatz nutzen? Antwort: Unternehmen können ihren internen Wissensschatz nutzen, indem sie Wissensgraphen verwenden, um ihr Fachwissen zu erfassen und in den Vorhersageprozess einzubringen.

Frage: Welche Zukunftsaussichten gibt es für die Verwendung von Wissensgraphen? Antwort: Die Verwendung von Wissensgraphen zur Steigerung der Vorhersagefähigkeit wird in Zukunft immer wichtiger werden, da Unternehmen immer mehr Daten zur Verfügung haben und diese effektiv nutzen möchten.

Ressourcen:

• Blog-Post über semantische Modelle
• Case Study zu Snorkel
• Relational.ai - Erhalten Sie einen Einblick in den relationalen Wissensgraphen