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.
Die Folien des Vortrags können hier heruntergeladen werden.
Larysa is working at INNOQ and her current interest is the intersection between Sofware Engineering and Machine Learning - MLOps. She holds a PhD in the field of Augmented Data Cleaning.
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