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Maschinelles Lernen sog. Azure Machine Learning ist derzeit branchenübergreifend in aller Munde. Das Auffinden von Fehlern in Produktions- und Fertigungsprozessen, sowie die preagierende Planung von Instandhaltungsmaßnahmen sind nur einige der Treiber, die die Anwendung von analytischen Methoden bzw. den Einsatz von Künstlicher Intelligenz "KI" vorantreiben. Die Anwendung von Data Science Methoden, wie z.B. dem Maschinellen Lernen, sagt viel über vergangenes Verhalten von Maschinen, Prozessen bzw. Menschen aus. Es ermöglicht darüber hinaus aber vor allem auch Vorhersagen über Predictive Analytics Methoden. Doch wie funktioniert dieses kompliziert klingende Maschinelle Lernen überhaupt und wie kann man die Anwendbarkeit auf die eigene Fragestellung abprüfen? [...]
