Fälle für überwachtes und unüberwachtes ML

Sowohl für überwachtes als auch unüberwachtes maschinelles Lernen finden wir branchenübergreifend zahlreiche Anwendungsfälle, und wir sollten wissen, welcher Art des maschinellen Lernens für ein bestimmtes Projekt geeignet ist. Warum ist das für die Unternehmensführung wichtig? Weil es einen großen Unterschied zwischen Vorhersagen (überwacht) und Mustererkennung/Clustering (unüberwacht) gibt. Wer diesen versteht, kann die erwartete Nutzung des Projekts besser nachvollziehen und ein besseres Erwartungsmanagement leisten.