Dieses Buch zeigt, wie Verfahren aus der Künstlichen Intelligenz in digitalen Verkaufsprozessen eingesetzt werden können, um dadurch die Personalisierung im Webshop zu verbessern und den Umsatz zu erhöhen. Die Autoren erläutern dies mit leicht verständlichen Texten und anschaulichen Bildern. Sie sensibilisieren zugleich für einen verantwortungsvollen Umgang mit den von der KI-generierten Daten. Ganz ohne mathematische Formeln bringen sie Ordnung in das Begriffs-Wirrwarr der verschiedenen KI-Verfahren, stellen die verschiedenen Ansätze verständlich dar und bringen sie schlüssig in die jeweiligen Zusammenhänge im E-Commerce. So geben sie eine Grundorientierung, um Künstliche-Intelligenz-Themen besser einordnen, beurteilen und anwenden zu können.Zielgruppe sind E-Commerce-Manager, die ihre Webshops mit Künstlicher Intelligenz optimieren wollen und dabei das Thema Daten auch kritisch hinterfragen und reflektieren.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Dieses Buch zeigt, wie Verfahren aus der Künstlichen Intelligenz in digitalen Verkaufsprozessen eingesetzt werden können, um dadurch die Personalisierung im Webshop zu verbessern und den Umsatz zu erhöhen. Die Autoren erläutern dies mit leicht verständlichen Texten und anschaulichen Bildern. Sie sensibilisieren zugleich für einen verantwortungsvollen Umgang mit den von der KI-generierten Daten. Ganz ohne mathematische Formeln bringen sie Ordnung in das Begriffs-Wirrwarr der verschiedenen KI-Verfahren, stellen die verschiedenen Ansätze verständlich dar und bringen sie schlüssig in die jeweiligen Zusammenhänge im E-Commerce. So geben sie eine Grundorientierung, um Künstliche-Intelligenz-Themen besser einordnen, beurteilen und anwenden zu können.Zielgruppe sind E-Commerce-Manager, die ihre Webshops mit Künstlicher Intelligenz optimieren wollen und dabei das Thema Daten auch kritisch hinterfragen und reflektieren.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-03-14
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Dieses Buch zeigt, wie Verfahren aus der Künstlichen Intelligenz in digitalen Verkaufsprozessen eingesetzt werden können, um dadurch die Personalisierung im Webshop zu verbessern und den Umsatz zu erhöhen. Die Autoren erläutern dies mit leicht verständlichen Texten und anschaulichen Bildern. Sie sensibilisieren zugleich für einen verantwortungsvollen Umgang mit den von der KI-generierten Daten. Ganz ohne mathematische Formeln bringen sie Ordnung in das Begriffs-Wirrwarr der verschiedenen KI-Verfahren, stellen die verschiedenen Ansätze verständlich dar und bringen sie schlüssig in die jeweiligen Zusammenhänge im E-Commerce. So geben sie eine Grundorientierung, um Künstliche-Intelligenz-Themen besser einordnen, beurteilen und anwenden zu können.Zielgruppe sind E-Commerce-Manager, die ihre Webshops mit Künstlicher Intelligenz optimieren wollen und dabei das Thema Daten auch kritisch hinterfragen und reflektieren.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Das Problem, zu einem Thema "passende" Informationen zu finden, ist vermutlich so alt, wie die Fähigkeit des Menschen, Informationen zu archivieren. Der amerikanische Trendforscher John Naisbitt prägte den Satz "Wir ertrinken in Informationen, aber hungern nach Wissen".
Empfehlungssysteme werden in vielen Bereichen als Lösung dieses Dilemmas gesehen. Diese auch "Recommender Systems" genannten Lösungen sind ein ebenso spannender wie neuer Bereich der Domäne Wissensmanagement.
Die ausführliche Einführung erläutert anschaulich die hinter Empfehlungssystemen stehenden Grundlagen und Konzepte. Neben einer fundierten Darstellung des Collaborative Filtering und des Content Based Filtering werden mehr als 50 Empfehlungssysteme in kompakter Form vorgestellt und verglichen.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Aktualisiert: 2020-01-14
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Das Buch thematisiert die grundlegenden Fragen rund um die Personalisierung im Internet. Dabei wird insbesondere auf die Gegenstände, den Ablauf, die Möglichkeiten und die Funktionsweisen eingegangen. Im Fokus steht dabei die State-of-the-Art Technologie der Personalisierung: Das Collaborative Filtering. Diese wird von vielen grossen Internet-Playern wie Amazon.com eingesetzt, um beispielsweise Bücher zu empfehlen, die andere Kunden auch gekauft haben. Dies ist ein Versuch, die in den realen Bücherläden existierende irtümliche Nähe ins Internet zu übertragen. Die Grundidee des Collaborative Filtering ist es, Personen miteinander zu vergleichen und so aus den Präferenzen ähnlicher anderer Personen Rückschlüsse auf die Präferenzen einer bestimmten Person zu ziehen. Das Besondere an dieser Technologie ist dabei, dass keine Produkteigenschaften benötigt werden. Für das Collaborative Filtering gibt es verschiedene Möglichkeiten, die detailliert in dem Buch beschrieben werden. Neben der detaillierten Funktionsweise wird beschrieben, welches die bekanntesten Methoden sind, wie gut diese sind und wie sie verbessert werden können. Bei der Prognose von Präferenzen haben sich die memory-based Collaborative Filtering-Algorithmen bewährt. Sie stehen daher im Fokus dieser Arbeit. Ihre populärsten Algorithmen werden detailliert beschrieben, evaluiert, erstmals theoretisch fundiert und weiter verbessert.
Aktualisiert: 2020-12-04
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