# data[].attributes.body
Was für Daten liegen Ihnen vor?

Strukturierte Daten (tabellarische Struktur)

Unstrukturierte Daten (Bild, Audio)

# data[].attributes.body
Haben Sie eine ausreichende Menge an gelabelten Trainingsdaten für Ihr Problem? (Supervised Learning)

# data[].attributes.body
Haben Sie klare Eingabevariablen und entsprechende Ausgabevariablen für Ihre Daten? (Supervised Learning)

# data[].attributes.body
Ist Ihr Problem eher ein Klassifikationsproblem, bei dem Sie vorhersagen möchten, zu welcher Klasse ein bestimmtes Beispiel gehört? (Supervised Learning)

# data[].attributes.body
Handelt es sich um ein Regressionsproblem, bei dem Sie eine kontinuierliche Ausgabe vorhersagen möchten? (Supervised Learning)

# data[].attributes.body
Geht es darum, Muster in den Daten zu entdecken, ohne eine spezifische Ausgabe vorherzusagen? (Unsupervised Learning)

# data[].attributes.body
Möchten Sie eine Strategie entwickeln, um Entscheidungen zu treffen und dabei aus Erfahrungen zu lernen? (Reinforcement Learning)

# data[].attributes.body
Sind die Daten nicht gelabelt, und möchten Sie Muster oder Strukturen in den Daten identifizieren? (Unsupervised Learning)

# data[].attributes.body
Können Sie die Belohnungen oder Strafen für verschiedene Aktionen quantifizieren? (Reinforcement Learning)

# data[].attributes.body
Benötigen Sie ein Modell, das kontinuierlich aktualisiert werden kann, wenn neue Daten verfügbar sind? (Supervised oder Unsupervised Learning)

# data[].attributes.body
Ist es notwendig, dass das Modell aus Erfahrungen lernt und seine Strategie im Laufe der Zeit verbessert? (Reinforcement Learning)

# data[].attributes.body
Sind die benötigten Daten verfügbar, und sind sie in ausreichender Menge vorhanden?

Was heißt ausreichend?

XYZ

XYZ

# data[].attributes.body
Was ist der Hintergrund meiner Überlegung, KI-Ansätze zu verwenden?

Geschwindigkeit

Genauigkeit

XYZ

# data[].attributes.body
Wie gut ist die Qualität der Daten? Gibt es fehlende Werte, Ausreißer oder Inkonsistenzen?

# data[].attributes.body
Enthalten die Daten die erforderlichen Informationen, um sinnvolle Muster zu erkennen oder Vorhersagen zu treffen?

# data[].attributes.body
Sind die Daten repräsentativ für die breitere Zielgruppe oder das Phänomen, das modelliert werden soll?

# data[].attributes.body
Entsprechen die Daten den Datenschutzrichtlinien und gesetzlichen Vorschriften?

XYZ

XYZ

# data[].attributes.body
Sind die Daten auf dem neuesten Stand, oder könnten veraltete Informationen zu ungenauen Modellen führen?

# data[].attributes.body
Gibt es Mechanismen, um sicherzustellen, dass die Daten regelmäßig aktualisiert und überprüft werden?

# data[].attributes.body
Um was für eine Zielsetzung handelt es sich grundlegend?

Data Science Projekt:

Gewinnung von Wissen und Erkenntnissen aus der Analyse von Daten.

Ergebnis:

Erstellung von regelmäßigen Reports, Slide-Decks, o.ä. mit relevanten Hypothesen.

Machine Learning Projekt:

Überwachtes Lernen (A => B), Nicht-überwachtes Lernen

Ergebnis:

Laufendes KI-System, welches modellbasiert Vorhersagen trifft, Muster erkennt, o.ä.