KI-Systeme planen: Use Cases, Prototypen und Kostenschätzungen schnell und zielsicher erstellen

Eine der bewährten Praktiken, die wir von großartigen Ingenieur:innen kennen, ist die grobe Kostenschätzung und Ressourcenplanung auf einem Notizzettel. Im Bereich des maschinellen Lernens würden wir alle von einer solchen Fähigkeit zur „groben Kostenschätzung” profitieren, um ein ML-System zu entwerfen. Wir müssen so kostengünstig wie möglich bestätigen, dass unser zukünftiges ML-Projekt sinnvoll ist und ein Geschäftsproblem lösen wird, und dass die Kosten und Ressourcen realisierbar sein werden. In diesem Vortrag stellt Larysa Visengeryeva ein gemeinsames Design-Toolkit für ML-Projekte vor, das die Identifizierung von ML-Anwendungsfällen und die grobe Prototypisierung unterstützt, indem drei Canvas verwendet werden: Machine Learning Canvas, Data Landscape Canvas und MLOps Stack Canvas.

Datum

05.03.2024

Uhrzeit

TBA

Konferenz / Veranstaltung

Summit Architekturmanagement

Ort

Leipziger Foren, Leipzig