Angesichts der großen Flut von Investitionen und Einsteigern, die das Machine Learning Spielfeld neu betreten, glauben wir, dass es an der Zeit ist, einige der Erkenntnisse zu teilen, die wir aus unserer Erfahrung in einem breiten Spektrum von Rollen und Projekten gewonnen haben; insbesondere das Wissen, welches für die Auswahl und die Umsetzung von ML-Projekten am wichtigsten ist.
Die meisten ML-Projekte scheitern zu spät: Erst nachdem Unternehmen enorme Ressourcen in die Vorverarbeitung von Daten, die Programmierung, die Durchführung von Berechnungen und den Bau von Prototypen investiert haben. Mit diesem Leitfaden wollen wir Ihnen daher helfen, 80 % Ihrer ML-Projektideen bereits in der Konzeptionsphase zu verwerfen.
Aktualisiert: 2022-10-13
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Aktualisiert: 2022-08-23
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