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AI Anwendungssoftware

Auswahlkriterien für ML-Projekte

Von der ersten Idee einer Anwendung von Machine Learning (ML) bis zur Entscheidung über den Projektstart lassen sich viele Fehler vermeiden, die den Projekterfolg gefährden. Die Bedeutung von Daten und der Datenqualität für das Gelingen von ML-Projekten lässt sich nicht unterschätzen, aber auch darüber hinaus gibt es viele Fragen zu klären. Hier betrachten wir eine Reihe relevanter Problemdimensionen, die dabei helfen, einen differenzierten Blick auf Problemdefinition, Datenlage und Methodenauswahl zu werfen.

Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) sind heute mehr denn je dazu geeignet, Euphorie zu verbreiten, schließlich lassen sich damit innovative Lösungen entwickeln. Gleichzeitig scheitern nach Daten aus 2019 [IDC] viele KI-Projekte. Bei etwa einem Viertel aller befragten Unternehmen liegt die Fehlerquote sogar bei 50 Prozent. Vor der Frage, ob ein ML-Projekt gestartet werden soll, lohnt es sich daher, einige grundlegende Aspekte zu betrachten.

Unabhängig vom möglichen Einsatz von M…

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Datenplattformen sind der neue Standard