Identifikation und Umsetzung mit dem Machine Learning Canvas

Künstliche Intelligenz kann enorme Wettbewerbsvorteile und Effizienzsteigerungen für Unternehmen schaffen - diese Tatsache ist sicherlich vielen bekannt. Bevor es jedoch an die Umsetzung geht, ist es wichtig, die richtigen und qualitativ hochwertigen Use Cases zu identifizieren und auf ihre KI-Tauglichkeit zu prüfen.

Dabei kann das ML Canvas von OWNML sehr hilfreich sein. Das ML Canvas ist ein Werkzeug, das Unternehmen dabei unterstützt, ihre KI-Anwendungsfälle zu definieren und zu visualisieren. Es bietet einen strukturierten Ansatz für die Entwicklung von KI-Anwendungsfällen und hilft dabei, die wichtigsten Aspekte eines Anwendungsfalls zu identifizieren.

Auch wir verwenden das ML Canvas und sind so begeistert, dass wir diesen Tipp gerne weitergeben möchten.

Wozu brauche ich das Machine Learning Canvas?

Machine Learning (ML) ist eine Technologie, die es ermöglicht, aus Daten zu lernen und wertschöpfende Vorhersagen zu treffen. ML-Systeme sind jedoch nicht einfach zu bauen und zu betreiben. Sie erfordern die Zusammenarbeit verschiedener Experten wie Datenwissenschaftler, Ingenieure, Produktmanager und Geschäftsleute. Eine Möglichkeit, sicherzustellen, dass alle an einem Strang ziehen und die richtigen Probleme lösen, ist die Verwendung eines Canvas.

Ein Beispiel für ein Canvas ist das bereits erwähnte Machine Learning Canvas, das von Louis Dorard entwickelt wurde. Es basiert auf dem Lean Canvas, das wiederum aus dem Business Model Canvas abgeleitet wurde. Das Machine Learning Canvas ermöglicht die Beschreibung des Lernens, das in intelligenten Systemen stattfindet.

Ein Einblick in die Struktur

Wertestruktur (zentraler Block)

• Was wollen wir erreichen?
• Warum ist es wichtig?
• Wer wird das System nutzen oder davon beeinflusst werden?

Vorhersagen (linker Teil)

• ML-Aufgaben: Um welchen Typ handelt es sich? Was ist der Eingang und Ausgang, die wir vorhersagen wollen?
• Entscheidungen: Wie werden die Vorhersagen verwendet, um Entscheidungen zu treffen, die den vorgeschlagenen Wert für den Endbenutzer liefern?
• Vorhersagen treffen: Wann machen wir Vorhersagen über neue Eingaben und wie viel Zeit haben wir dafür?
• Offline-Evaluation: Welche Methoden und Metriken können wir verwenden, um zu evaluieren, wie Vorhersagen gemacht und genutzt werden, bevor sie zur Verfügung gestellt werden?

Lernen aus Daten (rechter Teil)

• Datenerfassung: Wie kommen wir an neue Daten zum Lernen?
• Merkmale: Extraktion von Eingabedarstellungen aus Rohdatenquellen
• Modelle erstellen: Wann erstellen/aktualisieren wir Modelle mit neuen Trainingsdaten? Wie viel Zeit haben wir dafür?

Der Machine Learning Canvas bietet einen umfassenden Überblick und geht in die Details des Systems. Die Blöcke oben links und rechts beziehen sich auf die Integration der Domäne, während die Blöcke unten links und rechts die "Vorhersagemotor" und ihre Einschränkungen betreffen. Der abschließende Teil des Canvas ist der Messung gewidmet, um die Effektivität des Systems auf der Domänenseite zu bewerten. Hier werden Methoden und Metriken angegeben, um das System nach der Implementierung zu bewerten und den Wertschöpfungsbeitrag zu quantifizieren.

Von der Vision zur Wertschöpfung

Das Machine Learning Canvas unterstützt dabei, die Vision für ein ML-System zu formulieren und im Team zu kommunizieren. Es ist ein erster Schritt, um sicherzustellen, dass die Möglichkeiten von ML mit den Zielen der Organisation in Einklang gebracht werden und die Machbarkeit bewertet wird.

Die erfolgreiche Umsetzung von KI-Projekten im Kundenservice bei Samhammer spiegelt die praxisnahe Anwendung des Machine Learning Canvas wider. Durch die wissenschaftliche Fundierung des ML Canvas entwickeln wir Use Cases für unsere Kunden. Dies stellt nicht nur sicher, dass KI einen echten Mehrwert schafft, sondern ermöglicht es Unternehmen auch, ihre KI-Initiativen erfolgreich umzusetzen und entscheidende Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Für weitere Informationen zum erfolgreichen Einsatz des Machine Learning Canvas stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung. Wir unterstützen Sie dabei, Ihre KI-Initiativen erfolgreich umzusetzen und nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Wenn Sie mehr über die Arbeit von Samhammer mit dem ML Canvas erfahren möchten, kontaktieren Sie uns. Wir freuen uns darauf, Sie bei der Umsetzung Ihrer KI-Initiativen zu unterstützen!

Quellen und Download:
https://medium.com/louis-dorard/from-data-to-ai-with-the-machine-learning-canvas-part-i-d171b867b047
https://www.ownml.co/machine-learning-canvas