Eine Methode für die Potenzialanalyse zur Identifikation von Anwendungsszenarien für Maschinelles Lernen
dc.contributor.author | Fuchs-Kittowski, Frank | |
dc.contributor.author | Schulze, Paul | |
dc.contributor.author | Abecker, Andreas | |
dc.contributor.author | Lachowitzer, Jonas | |
dc.contributor.author | Lossow, Stefan | |
dc.contributor.author | Rudolf, Heino | |
dc.contributor.author | Rodner, Erik | |
dc.contributor.editor | Klein, Maike | |
dc.contributor.editor | Krupka, Daniel | |
dc.contributor.editor | Winter, Cornelia | |
dc.contributor.editor | Gergeleit, Martin | |
dc.contributor.editor | Martin, Ludger | |
dc.date.accessioned | 2024-10-21T18:24:11Z | |
dc.date.available | 2024-10-21T18:24:11Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.description.abstract | Dieser 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. | de |
dc.identifier.doi | 10.18420/inf2024_100 | |
dc.identifier.isbn | 978-3-88579-746-3 | |
dc.identifier.pissn | 1617-5468 | |
dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/45071 | |
dc.language.iso | de | |
dc.publisher | Gesellschaft für Informatik e.V. | |
dc.relation.ispartof | INFORMATIK 2024 | |
dc.relation.ispartofseries | Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-352 | |
dc.subject | Potenzialanalyse | |
dc.subject | Maschinelles Lernen | |
dc.subject | Anwendungsfälle | |
dc.subject | Landesumweltamt | |
dc.title | Eine Methode für die Potenzialanalyse zur Identifikation von Anwendungsszenarien für Maschinelles Lernen | de |
dc.type | Text/Conference Paper | |
gi.citation.endPage | 1144 | |
gi.citation.publisherPlace | Bonn | |
gi.citation.startPage | 1127 | |
gi.conference.date | 24.-26. September 2024 | |
gi.conference.location | Wiesbaden | |
gi.conference.sessiontitle | 5. Workshop "KI in der Umweltinformatik" (KIU-2024) |
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