DDD für Machine Learning Projekte

Innovation on Steroids: Wie wir mit Domain-Driven Design, Event Storming und dem ML Design Canvas ein gemeinsames Verständnis für unser Produkt entwickeln, AI/ML Use Cases für Innovation identifizieren und einen ML Projekt strukturieren können.

Wer gute, innovative und data-driven Softwareprodukte entwickeln will, sollte nicht damit beginnen, Machine Learning Algorithmen zu evaluieren. Der erste Schritt sollte darin bestehen, einen AI/ML Use Case zu finden und zu verifizieren, damit der Einsatz von AI/ML ein echtes Problem lösen wird. Allerdings ist der Gesamtprozess von der Use-Case Findung bis zu Einführung von ML Modellen im Betrieb kein triviales Vorgehen.

In diesem Workshop werden wir zunächst klären, welche Möglichkeiten uns ML/AI bieten und welche Problemstellungen für AI prädestiniert sind. Danach werden wir sehr kurz die grundlegenden Ideen, Konzepte und Muster von Domain-Driven Design vorstellen. In einem anschließenden praktischen Teil geht es um Event Storming und das ML Design Canvas. Event Storming ist eine Methode des Collaborative Modeling, die technischen Expert:innen, Entwickler:innen und allen anderen Projektteilnehmer:innen helfen, ein gemeinsames Verständnis einer Geschäftsdomäne zu entwickeln und somit mögliche Use Cases für innovative AI/ML Technologien zu identifizieren. Jeder potenzielle Use Case wird anschließend mit Hilfe des ML Design Canvas als ein ML Problem formuliert. Außerdem wird mit dem ML Design Canvas das ML-Projekt strukturiert und alle Komponenten spezifiziert.

Nach dem Workshop werden die Teilnehmer:innen:

  • Einen Überblick über die wichtigsten Konzepte von DDD haben.
  • Verstehen, wie man eine Domäne mit Event Storming seziert.
  • Verstehen, wie man AI/ML Use Case findet und diese mit dem ML Design Canvas strukturiert.
  • AI Event Storming Workshops für Ihre Produkte durchführen können.
Date
2021-03-12
Time
10:15 - 13:00
Online Event
Software Architecture Summit 2021
Slides
DDD für Machine Learning Projekte

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