Machine Learning im Praxisbetrieb
Machine Learning im Praxisbetrieb Viele Unternehmen setzen heute auf maschinelles Lernen, doch der konkrete Nutzen entsteht erst im Praxisbetrieb. Modelle, die heute gut funktionieren, müssen morgen weiter stabil laufen, sonst sinkt die Bereitschaft, zu investieren. Klare Ziele, verständliche Metriken und ein verantwortliches Team helfen, Fehler zu minimieren und Erfolge messbar zu machen. Ein stabiler ML-Workflow beginnt mit einer klaren Problemstellung. Was soll vorhergesagt werden, welche Kosten entstehen und welche Nutzer profitieren? Vereinbarte Erfolgskriterien geben Orientierung für Entwicklung, Evaluation und spätere Anpassungen. ...