Machine Learning Use Cases mit DDD und Design Canvas finden

Ein wichtiger Grund, warum Unternehmen an der Umsetzung von AI/ML scheitern, ist die Schwierigkeit, einen sinnvollen Use Case für ML zu identifizieren. Bei INNOQ haben wir einen Konzept für die Erkennung von ML Use Cases entwickelt und stellen unseren Prozess in diesem Vortrag vor. In den ersten zwei Phasen nutzen wir DDD Methoden wie EventStorming, um die Fachlichkeiten zu verstehen und potenzielle ML Tasks zu identifizieren. Das Ziel der zweiten Phase ist das ML-Projekt zu strukturieren und die Anforderungen zu klären. Dafür nutzen wir ein visuelles Framework: das ML Design Canvas. Dabei werden wichtige funktionale und qualitative Anforderungen für das ML-System spezifiziert.

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Links und Ressourcen

INNOQ-Bibliothek

Domain-Driven Design Referenz - Definitionen & Muster

Domain-driven Design spielt beim Entwerfen und Umsetzen von fachlich anspruchsvollen Systemen eine entscheidende Rolle. Für das Verständnis von DDD ist die DDD-Referenz von Eric Evans eine unverzichtbare Quelle – und liegt mit diesem Buch erstmalig in deutscher Übersetzung vor. Sowohl die Originalversion, als auch die Übersetzung stehen unter Creative-Common-Lizenz.
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Hands-on Domain-driven Design – by example

Domain-driven Design practically explained with a massive case study.

This book aims to explain the concepts of Domain-driven Design in a way that it is easily applicable in practice. Each chapter contains a theoretical part which is explained from the point of view of practical applicability and then exercises with solutions based on a comprehensive, complex case study (real estate loans).
- Michael Plöd
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Dr. Larysa Visengeriyeva Head of Data and AI

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