Tiefes Clustering findet vor allem in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Transformation Anwendung. Es handelt sich dabei um eine Methode, mit der große Mengen von Daten automatisch in sinnvolle Gruppen (Cluster) sortiert werden. Das Besondere beim tiefen Clustering: Es nutzt künstliche neuronale Netzwerke, die Daten besonders tiefgründig analysieren und dabei auch versteckte Muster erkennen.
Stellen Sie sich vor, ein Online-Shop hat zehntausende Kundenprofile. Tiefes Clustering kann helfen, diese Kunden nicht nur nach einfachen Merkmalen wie Alter oder Geschlecht zu gruppieren, sondern auch nach komplexen Verhaltensmustern. So lassen sich beispielsweise Käufer identifizieren, die zwar selten einkaufen, aber bei Aktionen immer zuschlagen. Mit diesen Erkenntnissen können Unternehmen gezielt Angebote ausspielen und so ihren Umsatz steigern.
Im Gegensatz zu klassischen Clustering-Methoden arbeitet das tiefe Clustering also intelligenter: Es entdeckt Zusammenhänge, die für den Menschen schwer erkennbar wären, und ermöglicht so ganz neue Einblicke in Daten. Das macht es für Unternehmen besonders wertvoll, die aus ihren Daten das Beste herausholen wollen.
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