Es gibt einige Schlagworte, die sehr häufig verwendet werden, wenn es um analytics geht. Wir erklären, was es mit descriptive, diagnostic, prescriptive und predictive analytics auf sich hat.

Es scheint praktisch unmöglich, ein Modell für unsere Entscheidungsfindung zu finden, das alle Details berücksichtigt. Wie die Datenabstraktion bei der Modellierung eines Problems helfen kann und sie somit Kern einer erfolgreichen Optimierung ist, zeigen wir in dieser Folge.

Optimierung und maschinelles Lernen können sich gegenseitig verstärken und zeigen, was sie mit vereinten Kräften erreichen können. Ein perfektes Beispiel dafür ist die lineare Regression. Wie das funktioniert und was man damit machen kann, zeigen wir in dieser Folge.