In einer VUCA-Welt, die sich als immer unbest ndiger, unsicherer und komplexer erweist, gilt es f r Unternehmen, Organisation und Staaten zeitnah und ad quat auf die jeweiligen Situationen zu reagieren. Entscheidungen basierend auf in der Vergangenheit gemachten Erfahrungen zu treffen ist in diesen Zeiten weniger erfolgreich als ein akkurates Verst ndnis der gegenw rtigen Bedingungen. Die Bedeutung von empirischen Wissenschaften, das permanente Beobachten der Umwelt, die zeitnahe Analyse von Wirkungszusammenh ngen und das daraus abgeleitete Gewinnen neuer Erkenntnissen, nimmt zu. Daraus l sst sich ableiten, welche Ma nahmen mit einer vorhersagbaren Wahrscheinlichkeit zur Erreichung der eigenen Ziele geeignet sind, z.B. welcher Preis f r ein Angebot die gew nschte Nachfrage erzeugt oder welche Marketingma nahme eine gew nschte Zielgruppe erreicht. Wo fr her klassische Statistik f r Berechnungen und Vorhersagen herangezogen wurde, da erlaubenheute kostenlose (Open Source) Werkzeuge wie R Daten in unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen f r die Analyse einzulesen, aufzubereiten und mit Hilfe von Methoden der K nstlichen Intelligenz und des Machine Learning zu analysieren. Die Ergebnisse k nnen dann anschlie end perfekt visuell dargestellt werden, so dass die Entscheider schnell und effektiv davon profitieren k nnen. Das Zeitalter von Data Science ist erreicht. Digitalisierung ist mehr als ein Schlagwort oder ein Versprechen, es ist f r jeden umsetzbar und nutzbar. Dieses Buch vermittelt Ihnen auf Basis der zum Zeitpunkt der Publikation aktuellsten Version von R, wie Sie K nstliche Intelligenz und Machine Learning in der Industrie 4.0 nutzen k nnen.
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