Auflistung nach Autor:in "Lossow, Stefan"
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- KonferenzbeitragEine Methode für die Potenzialanalyse zur Identifikation von Anwendungsszenarien für Maschinelles Lernen(INFORMATIK 2024, 2024) Fuchs-Kittowski, Frank; Schulze, Paul; Abecker, Andreas; Lachowitzer, Jonas; Lossow, Stefan; Rudolf, Heino; Rodner, ErikDieser Beitrag präsentiert eine Potenzialanalysemethode zur Identifizierung von Anwendungspotenzialen für Maschinelles Lernen in Organisationen. Diese Methode beschreibt ein systematisches Vorgehen, das die Bedarfe der Mitarbeitenden und die Anforderungen der Geschäftsprozesse in den Vordergrund stellt. Neben der Beschreibung der Struktur und Artefakte der Methode wird in diesem Beitrag die Anwendung der Methode am Beispiel eines Landesumweltamtes erläutert. Die gewonnenen Ergebnisse zeigen, dass die Methode den Landesumweltämtern half, den Prozess der Entwicklung von ML-Lösungen schnell und effektiv durchzuführen und dabei eine nutzenstiftende ML-Lösung auszuwählen.
- KonferenzbeitragZum Einsatz von Maschinellem Lernen in der Umweltverwaltung: Der Simplex4Learning Ansatz(INFORMATIK 2024, 2024) Abecker, Andreas; Budde, Matthias; Fuchs-Kittowski, Frank; Großmann, Janik; Koch, Werner; Lachowitzer, Jonas; Lossow, Stefan; Rodner, Erik; Rudolf, Heino; Schulze, PaulZiel des im Herbst 2023 gestarteten Forschungsvorhabens Simplex4Learning ist es, die großen und heterogenen Datenbestände der Umweltbehörden für intelligente Analysen mit Methoden des maschinellen Lernens besser zu erschließen und diese Verfahren für Domänenexperten aus dem Umweltbereich ohne vertiefte ML-Kenntnisse praktikabel anwendbar zu machen. Realisiert wird dies (1) durch die Weiterentwicklung der Simplex4Data-Methode zur Datenbereitstellung für ML, ergänzt um (2) AutoML- und MLOps-Funktionalitäten, (3) Funktionalitäten zum Erklären von ML-Ergebnissen, (4) ein ML-Pattern Repository zum Wiederverwenden generalisierter ML-Workflows, all das (5) exemplarisch angebunden an die Datenanalyseplattform Disy Cadenza und das Data Warehouse System Simplex4Data. Der Arbeitsplan des Projekts ist an den konkreten Beispieldaten und Anwendungsfällen von Landesbehörden aus drei Bundesländern orientiert. Der vorliegende Beitrag als „Work-in-Progress“-Bericht skizziert Motivation und Ausgangslage des Vorhabens, den technischen Lösungsansatz und erste Zwischenergebnisse.