Warum gewinnt CRISP-DM an Boden?

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CRISP-DM ist eine beliebte Methodik, die einem standardisierten, strukturierten End-to-End-Ansatz zur Lösung eines Problems folgt, das Data Science erfordert. Genauer gesagt konzentriert sich CRISP-DM oder CRoss-Industry Standard Process for Data Mining auf den Data-Mining-Teil des Betriebs.

Branchen und Organisationen setzen seit einigen Jahren auf maschinelles Lernen basierende Ansätze. Dieser Bericht aus dem letzten Jahr deutet jedoch darauf hin, dass 85 % der KI-Projekte ihren Sponsoren unter anderem aus Gründen wie geringer Qualität, fehlendem Entwicklungsprozess, weniger Funktionalität in realen Anwendungen nicht gerecht werden.

Setzen eines Array-Elements mit einer Sequenz

Einige der beliebtesten Fälle sind nach Ausgaben von 62 Millionen, IBM Watson AI Health wurde 2019 aufgrund falscher Empfehlungen zur Krebsbehandlung eingestellt, 2018 tötete Ubers selbstfahrendes Auto eine Frau in Arizona und vieles mehr.

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Warum gewinnt CRISP-DM an Boden?

CRISP-DM ist eine beliebte Methodik, die einem standardisierten, strukturierten End-to-End-Ansatz zur Lösung eines Problems folgt, das Data Science erfordert.