ML Basics: Clustering. Verborgene Gruppen sichtbar machen

Welche Gruppen stecken eigentlich in den Daten, wenn wir sie vorher noch gar nicht kennen? Genau hier hilft Clustering – verborgene Gruppen sichtbar machen. Im Video In dieser Folge zeigen wir am Glassboard, wie ähnliche Fälle automatisch zu Gruppen zusammengefasst werden können. Am Beispiel von k-Means wird sichtbar, wie aus vielen einzelnen Kunden Schritt für Schritt erkennbare Strukturen entstehen. Wichtig ist dabei: Cluster zu finden ist nur der Anfang. Ihren Wert bekommen die Gruppen erst durch die fachliche Interpretation – erst dann lässt sich daraus eine sinnvolle Entscheidung ableiten. Dabei geht es unter anderem um: • Was Clustering leistet • Gruppen ohne vorgegebene Kategorien • k-Means am Beispiel von Kundendaten • Von Daten zu erkennbaren Strukturen • Warum die Interpretation entscheidend ist --- Über EVACO EVACO unterstützt Unternehmen dabei, Künstliche Intelligenz sinnvoll, sicher und praxisnah einzusetzen – von der AI-Strategie und konkreten Use Cases über RAG-Systeme und Agentic AI bis hin zu Machine Learning und individuellen AI-Lösungen. Du möchtest KI im eigenen Unternehmen einsetzen oder dein Team für den Umgang mit AI fit machen? → Beratung, Workshops und KI-Trainings: https://www.evaco.de https://www.evaco.de/solutions/themen... https://www.evaco.de/service/training... --- Glassboard Komplexe Themen aus AI, Data & Analytics – verständlich erklärt und direkt am Glassboard visualisiert. Weitere Videos aus unseren AI Reihen:    • Glassboard Masterclass: AI   → Agentic AI → RAG erklärt → Machine Learning Basics --- Transparenz Teile der Konzeption und Produktion dieses Videos wurden mithilfe KI-gestützter Werkzeuge erstellt bzw. unterstützt. #MachineLearning #Clustering #EVACO