Workshop Details

ML Summit
Das große Trainingsevent für Machine Learning & Data Science
11. - 13. Oktober 2021 | Berlin April 2022 | München

Oliver Zeigermann
Stefan Zörner

de

Bis zum 18. Februar anmelden und bis zu 200 € pro Ticket sparen! Jetzt anmelden
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Machine Learning-Vorhaben reflektieren

Machine Learning-Vorhaben sind nicht nur technisch, sondern auch in ihrem Prozess und in der Methodik komplex und oft neuartig. So ein Vorhaben bleibt daher oft in bestimmten Phasen stecken, ohne dass man auf den ersten Blick eigentlich genau weiß, woran es liegt.

In der Softwarearchitektur sind verschiedene Ansätze etabliert, um Lösungsansätze zu bewerten, Risiken zu identifizieren und Kompromisse aufzudecken. In diesem Workshop bringen wir beides zusammen und wenden erprobte Werkzeuge aus der Architekturbewertung auf Machine Learning Projekte an.

Wir diskutieren sinnvolle Zeitpunkte und Anlässe für eine Bewertung, beschreiben einen typischen Ablauf und spielen das Ganze anhand von typischen, aber anonymisierten ML-Vorhaben in Übungen durch. Im Anschluss habt Ihr eine gute Idee, wie Ihr Eure eigenen ML-Vorhaben methodisch beleuchtet.

Session Themen

#Machine Learning
Workshop Requirements:

Schwierigkeitslevel: 3 von 5 (Fortgeschritten)

Zielgruppe: Interessenten sollten erste Erfahrungen mit Machine Learning Projekten haben