Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das AI Playbook von Eric Siegel wird für seinen praktischen Ansatz zur Implementierung von AI und maschinellem Lernen in Unternehmen hoch gelobt. Rezensenten loben die Zugänglichkeit, die umsetzbaren Erkenntnisse und den sechsstufigen Rahmen für die Implementierung. Einige Kritiker bemängeln jedoch, dass der Titel des Buches irreführend ist und die neuesten Fortschritte in der KI nicht vollständig berücksichtigt werden.
Vorteile:⬤ Praktische und umsetzbare Strategien für den Einsatz von KI.
⬤ Zugänglich sowohl für technisch nicht versierte als auch für erfahrene Leser.
⬤ Klare Aufschlüsselung komplexer KI-Konzepte in verständliche Begriffe.
⬤ Der Schwerpunkt liegt auf realen Beispielen und Fallstudien, um die Relevanz zu erhöhen.
⬤ Stellt ein strukturiertes sechsstufiges Rahmenwerk, die 6-Schritte-Praxis, für den effektiven Einsatz von maschinellem Lernen vor.
⬤ Entmystifiziert KI und konzentriert sich auf greifbare Geschäftsergebnisse.
⬤ Unterstützt die Zusammenarbeit zwischen technischen und geschäftlichen Teams.
⬤ Einige Leser finden den Titel irreführend und haben das Gefühl, dass er an ältere Business Process Reengineering (BPR)-Literatur erinnert.
⬤ Kritik, dass es die jüngsten Fortschritte in der KI-Technologie nicht angemessen abdeckt.
⬤ Einige Teile werden als etwas technisch beschrieben, was Nicht-Fachleute abschrecken könnte.
⬤ In einigen Rezensionen wird erwähnt, dass das Buch manchmal langweilig sein kann.
(basierend auf 46 Leserbewertungen)
Originaltitel:
The AI Playbook: Mastering the Rare Art of Machine Learning Deployment
Inhalt des Buches:
In seinem ersten Buch, einem Bestseller, erklärte Eric Siegel, wie maschinelles Lernen funktioniert. Jetzt zeigt er in The AI Playbook, wie man daraus Kapital schlagen kann.
Das beste Werkzeug ist das am schwierigsten zu benutzende. Maschinelles Lernen ist die wichtigste Allzwecktechnologie der Welt - aber sie ist bekanntermaßen schwer einzuführen. Außerhalb von Big Tech und einer Handvoll anderer führender Unternehmen scheitern Initiativen zum maschinellen Lernen routinemäßig, da sie nie einen Nutzen bringen. Woran liegt das? Eine spezialisierte Geschäftspraxis, die sich für eine breite Einführung eignet. In The AI Playbook stellt der Bestsellerautor Eric Siegel eine sechsstufige Standardpraxis vor, mit der sich Machine-Learning-Projekte von der Konzeption bis zur Bereitstellung vorantreiben lassen. Er veranschaulicht die Praxis mit Geschichten von Erfolg und Misserfolg, darunter aufschlussreiche Fallstudien von UPS, FICO und bekannten Dot-Coms. Dieser disziplinierte Ansatz dient beiden Seiten: Er befähigt Unternehmensexperten und schafft einen dringend benötigten strategischen Rahmen für Datenexperten.
Dieses Buch beschreibt nicht nur die Praxis, sondern schult auch Fachleute aus der Wirtschaft - ohne großen Aufwand. Es liefert eine wichtige und dennoch freundliche Dosis an halbtechnischem Hintergrundwissen, das alle Beteiligten benötigen, um Projekte zum maschinellen Lernen von Anfang bis Ende zu leiten oder daran teilzunehmen. Dies bringt Geschäfts- und Datenexperten auf die gleiche Seite, so dass sie eng zusammenarbeiten und gemeinsam genau festlegen können, was maschinelles Lernen vorhersagen soll, wie gut es vorhersagt und wie die Vorhersagen zur Verbesserung der Abläufe genutzt werden. Diese wesentlichen Punkte entscheiden über Erfolg oder Misserfolg einer jeden Initiative - sie richtig zu berücksichtigen, ebnet den Weg für den wertorientierten Einsatz des maschinellen Lernens.
Eine Anmerkung des Autors:
Welche Art von KI wird in diesem Buch behandelt? Das Schlagwort KI kann vieles bedeuten, aber in diesem Buch geht es um maschinelles Lernen, das eine zentrale Grundlage für KI ist - und was viele darunter verstehen. Um genau zu sein, deckt dieses Buch die wichtigsten Anwendungsfälle des maschinellen Lernens ab, d. h. diejenigen, die dazu dienen, ein breites Spektrum von Geschäftsabläufen zu verbessern.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9780262048903 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2024 |
| Seitenzahl: | 248 |
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