Machine Learning (ML) meets Agile

Erfolgreiche Machine Learning Projekte laufen nach unseren Erfahrungen zyklisch in 3 Phasen ab. In der ersten Phase wird erprobt, ob der gewählte Ansatz einen Sinn ergeben kann und sinnvoll umsetzbar ist.

So ein Projekt scheitert in Phase I oft wegen schwacher oder unpassender Daten. Daran ist dann niemand Schuld und man kann daran nicht viel ändern. Dies kann problematisch sein für Unternehmen, in denen Scheitern keine Option ist. Für Unternehmen, die jedoch ohnehin ein agiles Mindset verinnerlicht haben, ergibt sich hier ein Vorteil.

Machine Learning Projekte treiben ein solches Mindset nämlich auf die Spitze, man versucht eine Idee möglichst früh zum scheitern zu bringen, bevor ihre Umsetzung teuer wird. Gelingt dies nicht, kann man davon ausgehen, eine solide Idee vor sich zu haben, die auch in späteren Phasen tragen kann.

Und nun?

Wir helfen Ihnen dabei

• sich mit Machine Learning zum datengetriebenen Unternehmen zu entwickeln,
• mit Data Science zu tieferen Erkenntnissen über ihre Geschäftsprozesse zu kommen,
• herauszufinden, wo Geschäftslogik sinnvoll mit Machine Learning ersetzt werden kann und
• systematisch Anwendungen für Machine Learning zu finden.

Zur weiteren Beschäftigung mit Machine Learning können Sie sich auch gern unserem Spicker als PDF herunter laden. Dort widmen wir uns neben den Anwendungen und den unterschiedlichen Lern-Strategien auch den Prozessen und den weiteren Herausforderungen in einem Machine Learning Projekt.

Dazu bieten wir Ihnen

1. Seminare mit den wichtigsten Inhalten mit einem unserer Schulungspartner oder maßgeschneidert bei Ihnen vor Ort
2. Beratung und Coaching
3. Mitarbeit und Prototyping Ihrer Ideen
4. Begleitung Ihres Vorhabens in jeder Phase
5. Finden individueller, neuer Geschäftsmodelle

Interessiert? Nehmen Sie gern Kontakt auf mit Oliver Zeigermann, dem Machine Learning Experten von embarc. Per Email, oder über unser Kontakt Formular.