Agile Entwicklung von Deep Learning-Anwendungen - Dvorzhak, Valentina;Tomka, Yurii;Talakh, Maria
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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…mehr

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Produktbeschreibung
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.
Autorenporträt
Valentyna Dvorzhak è professore assistente del Dipartimento di Informatica. I suoi interessi scientifici comprendono: Computer Vision, Deep Learning, Machine Learning, Business Analysis e Project Management per lo sviluppo di applicazioni intelligenti.