Agile Entwicklung von Deep Learning-Anwendungen
Empfehlung und Unternehmen-smanagement-systeme Praktische Fälle
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Diese Monographie zeigt die agile Entwicklung von Deep-Learning-Anwendungen mit Schwerpunkt auf Empfehlungssystemen. Es werden Projekte in verschiedenen Kontexten vorgestellt: personalisierte Musik-Playlists über Text-Sentiment-Analyse, eine Plattform zum Wissensaustausch mit graphischen neuronalen Netzen, automatisierte Auswahl von IT-Spezialisten mit Graph-Auto-Encodern und eine Plattform für kreatives Schreiben mit Empfehlungen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf modernen Techniken (NLP, GNN) und Microservice-Architektur. Die Arbeit hebt agile Methoden, iterative Entwicklung und Geschäftsan...
Diese Monographie zeigt die agile Entwicklung von Deep-Learning-Anwendungen mit Schwerpunkt auf Empfehlungssystemen. Es werden Projekte in verschiedenen Kontexten vorgestellt: personalisierte Musik-Playlists über Text-Sentiment-Analyse, eine Plattform zum Wissensaustausch mit graphischen neuronalen Netzen, automatisierte Auswahl von IT-Spezialisten mit Graph-Auto-Encodern und eine Plattform für kreatives Schreiben mit Empfehlungen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf modernen Techniken (NLP, GNN) und Microservice-Architektur. Die Arbeit hebt agile Methoden, iterative Entwicklung und Geschäftsanalyse (ML Canvas) hervor. Praktische Fälle demonstrieren eine verbesserte Benutzererfahrung, verbesserte Unternehmenseffizienz und innovative Tools.
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