Zusammenfassung
Der Beitrag behandelt das Thema Machine Learning aus der Perspektive mittelständischer Betriebe. Er gibt eine kurze Einführung in die Thematik und den Grad der Maturität der Technologie, Kern des Beitrages ist aber die Zusammenfassung einer Studie zum gleichen Thema, an der elf mittelständische Unternehmen aus Deutschland und der Schweiz teilgenommen haben. Drei ausgewählte Fallstudien, die hier etwas ausführlicher herausgestellt werden, dienen der Herausarbeitung von Ansätzen und Erfolgsfaktoren. Diese sollen dabei helfen, das Thema Machine Learning in die unternehmerische Praxis mittelständischer Unternehmen zu integrieren. Sie umfassen wirtschaftlich relevante Anwendungsfälle, Best Practices beim Umgang mit Open-Source-Lösungen und kosteneffiziente Möglichkeiten des Aufbaus technischer Kompetenzen.
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Notes
- 1.
https://keras.io. Zugegriffen am 28.06.2019.
- 2.
https:// clarifai.com. Zugegriffen am 28.06.2019.
- 3.
https://azure.microsoft.com/de-de. Zugegriffen am 28.06.2019.
- 4.
https://docs.aws.amazon.com/ec2. Zugegriffen am 28.06.2019.
- 5.
https://cloud.google.com/gpu. Zugegriffen am 28.06.2019.
- 6.
https://meetup.com/de-DE. Zugegriffen am 28.06.2019.
- 7.
https://coursera.org. Zugegriffen am 28.06.2019.
- 8.
https://udemy.com/de. Zugegriffen am 28.06.2019.
- 9.
https://eu.udacity.com. Zugegriffen am 28.06.2019.
- 10.
https://en.wikipedia.org/wiki/Andrew_Ng. Zugegriffen am 28.06.2019.
- 11.
Interview mit Jan Tamm (YXLON International), 14.08.2018.
- 12.
Interview mit IT Dienstleistungs- und Beratungsunternehmen, 13.08.2018.
- 13.
Barmettler (2018).
- 14.
Zu diesem als MVP bekannten Ansatz vgl. Ries (2014).
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Dahm, M.H., Constantine, B. (2020). Machine Learning für den Mittelstand. In: Dahm, M., Thode, S. (eds) Digitale Transformation in der Unternehmenspraxis. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-28557-9_16
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