Software-Architektur für Machine Learning

Architektur für klassische Software-Projekte ist ein über Jahrzehnte gewachsenes und gereiftes Gebiet. Obwohl Projekte im Bereich Machine Learning viele Gemeinsamkeiten mit klassischen
Software-Projekten haben, gibt es doch deutliche Unterschiede im methodischen Ansatz, den beteiligten Rollen oder auch
den architektonischen Fragestellungen.
Diese klärt Keynote auch die Fragen in welche Phasen sich ein Machine Learning Projekt gliedert und welche Architekturfragen und Qualitätsaspekte in diesen Phasen besonders präsent sind.