
How can you use analytics to design better biopsies and improve outcomes? This high school student has some ideas, and she presented them at Analytics Experience 2018.
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A lo largo de los últimos años, el mundo financiero se ha sometido a los cambios regulatorios impuestos por Basilea II, III y ahora IV, modificaciones que incluyeron la redefinición en la medición de los Activos Ponderados por Riesgo y los requerimientos de capital de calidad, en las que la
El momento tecnológico actual y su acelerada evolución se soportan principalmente en el aprovechamiento de los datos. Sin embargo, si éstos no se procesan de manera oportuna y consistente, las tecnologías exponenciales tales como: la biotecnología, la robótica, la nanotecnología, la neurociencia, el Internet de las Cosas y la Inteligencia
Die Digitalisierung bringt enorme Potenziale für Unternehmen: individualisierte Kundenansprache, spezifische bedürfnisorientierte Angebote, bessere Steuerbarkeit der Kundeninteraktion – all dies dient letztlich der Umsatzsteigerung und der Befriedigung der Shareholder. Doch es sind nicht nur Unternehmen, die die Herausforderung der Digitalisierung von Prozessen und Produkten annehmen und ihren Profit daraus schlagen, sondern
Ein Mythos ist in seiner ursprünglichen Bedeutung eine Erzählung. Mythen erheben traditionell einen Anspruch auf Wahrheit. Doch gerade an diesem Wahrheitsanspruch gibt es immer wieder Kritik. Ein Beispiel: Ist es ein Mythos, dass hier in Heidelberg die älteste deutschsprachige Universität steht? Nein, es ist eine Teilwahrheit. Denn es ist die
La medida en que las organizaciones se beneficien de la Inteligencia Artificial, machine learning y la analítica dependerá de sus necesidades y la aplicación que puedan tener para hacerlas más rentables, ágiles y competitivas. La inteligencia artificial (IA) ha estado presente en nuestras vidas más tiempo del que creemos. Está
Zur Person: Dr. Volker Stümpflen verantwortet als Leiter Data Strategy & Operations bei der Mediengruppe RTL vor allem den Auf- und Ausbau der Data-Science-Aktivitäten sowie die Realisierung und Monetarisierung speziell analysierter Datenmodelle mit Fokus auf Nutzerverhalten und Nutzerbedürfnisse. Er verfügt über große Erfahrungen mit der Vernetzung großer Datenbanksysteme und Applikationen,
Wahrscheinlich schreibt Richard David Precht gerade an einem Buch über künstliche Intelligenz – und es wäre wirklich nicht schlecht, wenn sich möglichst viele Menschen so genau wie möglich über dieses Thema informieren könnten, ohne selbst Spezialist sein zu müssen. Denn, das ist 2017 bereits klar geworden, künstliche Intelligenz betrifft uns
Jahreswechsel bieten sich für Bestandsaufnahmen an. Mit ein wenig Abstand betrachtet fällt mir auf, dass die Spezialisten-Themen „Analytics“, „Big Data“ und vor allem „künstliche Intelligenz“ (KI) längst im publizistischen Mainstream angekommen sind. Täglich erscheinen in allen möglichen Publikumszeitschriften neue Artikel, die zwischen Euphorie und Pessimismus jede Facette anbieten. Grund genug,
Welche Veränderungen bringt 2018 im Datenmanagement? Ich habe Experten nach ihrer Meinung zu den Technologietrends 2018 gefragt und sie mit meinen eigenen Erwartungen verglichen. Herauskristallisiert haben sich fünf große Trends, die uns meiner Ansicht nach dieses Jahr im Datenmanagement begleiten: 1. Datenbewegung wird wichtiger Cloud-Anbieter haben bereits gezeigt, wie einfach es
Han transcurrido varios años desde que el e-commerce llegó a los sitios web y conquistó el mercado de compras en línea, pero nada de esto fue posible por el marketing, la parte estratégica para vender productos para las personas que desconfiaban del internet, tal vez porque la costumbre controlaba los
In meinem vorherigen Blog bin ich darauf eingegangen, was künstliche Intelligenz (KI) bereits kann – und dass der Hype längst noch nicht in der operativen Realität bei Unternehmen angekommen ist. Letzteres ist eine Erkenntnis der aktuellen SAS Studie „The Enterprise AI Promise: Path to Value“. Was die Umfrage darüber hinaus
Selbstfahrende Sport Utility Vehicle auf unseren öffentlichen Straßen, Siri immer im Zugriff, Alexa im Wohnzimmer … Künstliche Intelligenz und die dahinter funktionierenden Machine-Learning-Verfahren begegnen uns bereits heute, zum Teil eingebettet in den Alltag, zum Teil mit unserem „Wow“, wenn die US-Verkehrsaufsichtsbehörde NHTSA bestätigt, dass es bei einem Unfall mit einem selbstfahrenden
Artificial Intelligence (AI), Machine Learning und Deep Learning zählen zu den heißesten Themen, die im Markt diskutiert werden. Und dafür gibt es gute Gründe. Zum einen erleben wir, dass Apps und Software generell, Maschinen und Fahrzeuge immer smarter werden. Wir sprechen mit unseren Smartphones. Autos fahren bald selbst. Die automatische
Science-Fiction-Autoren sind seit Langem fasziniert von der Vorstellung, dass Roboter die Weltherrschaft übernehmen könnten. Und sie überlegen, was man tun könnte, um die Welt vor dieser Machtübernahme zu bewahren. Doch diese Vorstellung geht weit an der Realität vorbei. Tatsächlich wissen wir heute: Maschinen – und Machine Learning – funktionieren am
Mal ehrlich, wenn ich Sie fragen würde, worüber die Kandidaten im diesjährigen US-Wahlkampf in ihren Aufeinandertreffen debattiert haben – welche Kernthemen würden Sie mir spontan (abseits von Skandalen und Affären) nennen? Und könnten Sie diese Kernthemen den einzelnen Kandidaten zuordnen? Als ich mir diese Frage stellte, war die Antwort –
Es increíble ver cómo cada vez más organizaciones se dan cuenta de la necesidad de optimizar su atención a cliente y subir este servicio a lista de factores que representan ventaja competitiva. Sabiendo esto, un importante número de empresas han recurrido al uso de inteligencia artificial y realidad virtual. Recientes