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        <title>WiWiEn - prozess:phase5:modul4</title>
        <description>Plattform zur Entwicklung KI-basierter Geschäftsmodelle</description>
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        <title>WiWiEn</title>
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>Evaluationsrahmen festlegen</title>
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        <description>Evaluationsrahmen festlegen

Für die Evaluation sollte ein angemessener Zeitraum mit zugehörigen Zielen festgelegt werden. In nachfolgenden Lektionen finden Sie vertiefend, was die Inhalte der Evaluation sind, um dementsprechend Ziele und Fristen setzen zu können.</description>
    </item>
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>Resultate bewerten</title>
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        <description>Resultate bewerten

Hier sind die verschiedenen Modelle zu vergleichen und es ist zu bewerten, inwiefern die Projektziele mit Hilfe der verschiedenen Modelle erfüllt werden konnten. 

Dafür werden die vortrainierten Modelle mit laufenden Betriebsdaten gefüttert und die ausgegebenen Ergebnisse analysiert und bewertet werden.</description>
    </item>
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>Prozess bewerten</title>
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        <description>Prozess bewerten

An dieser Stelle wird nochmal der Gesamtprozess zur Implementierung eines KI-Use Cases analysiert:

	*  Prüfung ob es weitere Faktoren oder Aufgaben gibt, die übersehen wurden,
	*  Prüfung, ob Qualitätsprobleme vorliegen oder zukünftig auftreten könnten und</description>
    </item>
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>Nächste Schritte festlegen</title>
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        <description>Nächste Schritte festlegen

Die vorher ausgearbeiteten Informationen werden an dieser Stelle in konkrete Maßnahmen inklusive einer Bewertung von Gründen für und gegen die jeweilige Maßnahme übersetzt.

Grundlegend erfolgt hier die Entscheidung, ob ein Modell in den operativen Betrieb überführt wird oder ob ein erneute Modellierung des Use Cases erfolgen soll.</description>
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>Überblick</title>
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        <description>Überblick

Funktioniert das Modell anhand der Validierungsdaten wie gewünscht, wird das Modell anhand Testdaten aus dem realen Betrieb untersucht und schließlich wird eine Bewertung der Ergebnisse und des Projektprozesses selbst vorgenommen.

Hier werden neben Data Scientists und KI-Experten nun auch wieder weitere Stakeholder eingebunden, um Ergebnisse gemeinsam zu diskutieren.</description>
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