Verwendung von KI – Komplexer Datenwissenschaftsprozess

Folieninhalt

Die Folie bietet einen Überblick über einen komplexen Datenwissenschaftsprozess unter Verwendung von KI, der den Workflow in vier Hauptphasen unterteilt: Daten, KI, Wert und Geschäftsauswirkungen. Jede Phase wird weiter mit Schritten detailliert. "Daten" umfasst die Informationsaufnahme, Qualitätsprüfung und Auswahl. "KI" umfasst Datenengineering mit Analyse, Erkundung, Bereinigung, Vorverarbeitung und Modellierung, die die Modellauswahl, das Training und die Evaluierung beinhaltet. Die Phase "Wert" wird nicht erweitert, während "Geschäftsauswirkungen" die Implementierung durch Bereitstellung, Integration und Wartung umfasst und die Notwendigkeit von Überwachung und Nachschulung hervorhebt.

Grafische Darstellung

• Die Folie ist in vier Spalten unterteilt, die durch unterschiedliche Farben verschiedene Phasen des Prozesses anzeigen.
• Jede Spalte enthält eine Reihe von Rechtecken mit Text, die vertikal angeordnet sind, um den Fluss innerhalb jeder Phase darzustellen.
• Symbole werden verwendet, um jede Phase darzustellen – ein Bild gestapelter Scheiben für "DATEN", eine Glühbirne für "KI", ein Stern in einem Kreis für "WERT" und ein nach oben weisender Pfeil für "GESCHÄFTSAUSWIRKUNGEN."
• Kleinere Textkästchen am unteren Rand umreißen Einschränkungen, wobei rote Blitzsymbol-Icons jeden Punkt symbolisieren.
• Horizontale Pfeile zwischen den Hauptrubriken deuten auf den Fortschritt von einer Phase zur nächsten hin. Die Folie hat ein sauberes und organisiertes Layout mit einem klaren Fluss von der Datenerfassung bis zu den Geschäftsauswirkungen von KI. Der Einsatz von Farbcodierung und Symbolen grenzt verschiedene Abschnitte und Schritte innerhalb des Datenwissenschaftsprozesses effizient ab.

Anwendungsfälle

• Um die Schritte einzuführen, die in einem KI-Datenwissenschaftsprojekt während einer Bildungs- oder Schulungsveranstaltung erforderlich sind.
• Als Teil einer Präsentation für Vorschläge an Stakeholder, um die Strategie zur Implementierung von KI zu umreißen.
• Während eines Teammeetings, um Rollen und Verantwortlichkeiten im Datenwissenschaftsworkflow zu definieren.
• In einer Konferenz oder einem Seminar, um Best Practices und Methoden in KI und Datenwissenschaft zu diskutieren.