Angelika erklärt ihren Kollegen die Vorteile der Machine-Learning-Funktionen in App-Kampagnen von Google. Welche der folgenden Aussagen sind überzeugende Argumente für Machine Learning im Vergleich zu – menschlichem Input? (Wählen Sie zwei Optionen aus.)
- Mithilfe von Machine Learning lassen sich Millionen von Signalen und Placements in Echtzeit analysieren.
- Durch Machine Learning wird menschliche Subjektivät als Fehlerquelle abgeschwächt und werden häufige Fehler zum Teil vermieden.
- Machine-Learning-Systeme verstehen Geschäftsziele tendenziell besser.
- Machine-Learning-Systeme sind in der Lage, menschliche Gefühle zu interpretieren.
Erläuterung:
Machine Learning in App-Kampagnen bietet zwei wesentliche Vorteile im Vergleich zum menschlichen Input: Erstens, es analysiert Millionen von Signalen und Placements in Echtzeit. Diese Fähigkeit zur sofortigen Datenverarbeitung ermöglicht es, Kampagnen dynamisch anzupassen, was menschlichen Fähigkeiten weit überlegen ist, da Menschen nicht so schnell und präzise so viele Daten verarbeiten können. Zweitens, Machine Learning mindert menschliche Subjektivität und reduziert dadurch häufige Fehlerquellen. Während menschliche Entscheidungen durch persönliche Vorurteile und emotionale Zustände beeinflusst werden können, basieren Machine-Learning-Algorithmen auf objektiven Daten und statistischen Modellen, die systematische Fehler erkennen und korrigieren. Diese Eigenschaften sorgen für eine konsistentere und effizientere Kampagnenleistung, indem sie objektive Analysen nutzen und menschliche Fehler minimieren.