Praxisanwendungen

Steffen Moritz (), Florian Dumpert (), Thomas Bartz-Beielstein () and Eva Bartz ()
Additional contact information
Steffen Moritz: Statistisches Bundesamt
Florian Dumpert: Statistisches Bundesamt
Thomas Bartz-Beielstein: Institut Data Science, Engineering, and Analytics, TH Köln
Eva Bartz: Bartz & Bartz GmbH

Chapter Kapitel 7 in Online Machine Learning, 2024, pp 75-94 from Springer

Abstract: Zusammenfassung Dieses Kapitel beschäftigt sich mit Voraussetzungen, Herausforderungen, Beispielen und Potenzialen von Online-Lernverfahren im Praxiseinsatz, die anhand von Anwendungsbeispielen aufgezeigt werden. Dabei wird speziell anhand des Gebiets der amtlichen Statistik (Abschnitt 7.1) näher beleuchtet, welche Potenziale für den tatsächlichen Praxiseinsatz vorhanden sind, aber auch welche Herausforderungen bestehen (Abschnitt 7.1.1). Insbesondere wird dabei auf Herausforderungen, Online Machine Learning (OML) mit bestehenden Prozessarchitekturen (Abschnitt 7.1.3) und Qualitätssicherungsverfahren (Abschnitt 7.1.2) zu vereinen, eingegangen. Um bestehende und perspektivische Anwendungsfälle von Online Machine Learning (OML) im Rahmen der amtlichen Statistik aufzuzeigen, wird in Abschnitt 7.1.4 die OML-Nutzung in nationalen und internationalen Statistikinstitutionen evaluiert. Ergänzend werden in Abschnitt 7.2 ausgewählte Beispiele, die denen der amtlichen Statistik sehr nahe sind, dargestellt. Generelle, für den Praxiseinsatz wichtige Aspekte werden in Abschnitt 7.3 kurz zusammengefasst.

Date: 2024
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DOI: 10.1007/978-3-658-46162-1_7

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