Entwerfen und implementieren Sie ML-Modelle für prädiktive Analysen, Automatisierung und intelligentere Kundenerlebnisse.
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Unsere Softwareentwicklungsdienste laufen nahtlos sowohl in Microsoft Azure- als auch in Open-Source-Umgebungen. Diese duale Fähigkeit ermöglicht es Unternehmen, das sichere, unternehmenstaugliche Ökosystem von Azure zu nutzen und gleichzeitig von der Flexibilität von Open Source zu profitieren. Das Ergebnis sind skalierbare, kosteneffiziente Lösungen, die an die Infrastruktur jedes Kunden angepasst werden können.
Das Produkt-Backlog ist eine Liste von Projektzielen und enthält Informationen, die voraussichtlich vom Entwicklungsteam entwickelt und vom Product Owner verwaltet werden. Es handelt sich um ein lebendiges Dokument, das kontinuierlich aktualisiert, priorisiert und nach Geschäftswert geordnet wird. Es kann auch Produktverbesserungen, Fehler, technische Fragen usw. enthalten. Es dient hauptsächlich dazu, alles zur Verfügung zu haben, was zur Erreichung der Produktvision des Projekts erforderlich ist.
In dieser Phase erstellen wir auch eine Sprint-Backlog, das ist eine Liste von Aufgaben, die bei jedem Sprint erledigt werden müssen. Wir priorisieren die User Stories für jeden Sprint und stellen sicher, dass das Team weiß, woran es arbeiten muss.
Mit dem Sprint-Backlog an Ort und Stelle, der Entwicklungsprozess beginnt endlich — die Ausführung des Sprints. Das Durcharbeiten des Sprint-Backlogs und die Bereitstellung kleiner nutzbarer Softwareteile ermöglichen häufig kontinuierliches Feedback und Verbesserungen, sodass sichergestellt wird, dass das Produkt immer auf dem richtigen Weg ist.
In dieser Phase setzen wir eine ein Briefing dazu gehören auch die Informationen, die während des Workshops mit dem Team und den Interessengruppen gesammelt wurden. Es stellt die Vision und die Ziele des Projekts vor und verdeutlicht alle notwendigen Geschäftsanforderungen. Hier findet auch eine FAQ-Sitzung zur Art des Projekts statt.
Das Architektur auf hohem Niveau beinhaltet die Entwicklung des technischen Designs mit dem idealen Gleichgewicht zwischen Komplexität und Reichweite. Hier identifizieren wir externe Abhängigkeiten von Drittanbietern wie Stripe, Facebook, Amazon usw.
Wir starten dann die CI/CD-Arbeitsablauf Dies ist die Einrichtung des Issue-Management-Tools, der Code-Repositorys, des Continuous-Integration-Systems sowie der Entwicklungs- und Staging-Umgebungen. Darauf folgen die Einrichtung des Code-Repos und des automatisierten Testframeworks, der Staging-Umgebung und der Produktionsserver sowie des Ökosystems für die kontinuierliche Integration (d. h. Server, Deploy-Hooks usw.) /die kontinuierliche Bereitstellung.
Endlich in Merkmal 0 Wir liefern das erste sinnvolle Feature: eine Homepage, einen Anmeldebildschirm, einen Teil des ersten Dashboards... Dieser Schritt stellt sicher, dass am Ende der Bootstrap-Phase etwas Nachweisbares mit der Wertwahrnehmung verbunden ist.
Mit dem Datenmodell, wir liefern die erste Grundlage für das evolutive Datenmodell des Produkts. Es identifiziert die wichtigsten Datenentitäten und Beziehungen und legt die Datenquellen und Datenspeicher (d. h. relationale Datenbanken, Dokumentdatenspeicher usw.) als Basisdaten fest. Dieser Schritt besteht auch aus der Iteration des Produktkonzepts und dem Entwurf der ersten Version des Datenmodells.
Hier präsentieren wir die Machbarkeitsnachweis (PoC), Minimal Testable Product (MTP) oder Minimal Viable Product (MVP), und wir liefern und implementieren die erste Version des Produkts — auch wenn es sich bei dieser Version um die Umsetzung eines Konzepts handelt. Dies hilft, technische Risiken zu minimieren und die wichtigsten Geschäftsvoraussetzungen für die Entwicklung einer marktreifen Version mithilfe eines Bewertung der Rentabilität.
In der Phase der Produktionssteigerung überprüfen wir die technischen und geschäftlichen Risiken sowie die Auswirkungen des PoC, MTP oder MVP auf die ursprünglichen Prämissen oder Welle 0. Hier identifizieren wir auch wiederverwendbare Komponenten von Wave 0 bis Wave 1 (d. h. POCs sind oft nicht wiederverwendbar). Auf diese Weise können wir Feedback zum ersten integrierten Modell einholen und die Machbarkeit des Produkts beurteilen, bevor wir zu Welle 1 übergehen.
Schließlich überprüft die Wave-Retrospektive den Zustand des Produkts, bewertet den Erfolg der Welle anhand der Geschäftsziele und identifiziert Verbesserungen. Anschließend entwerfen wir Ziele für die nächste Welle und priorisieren Funktionen. Auf diese Weise kann das Team die in früheren Sprints geleistete Arbeit analysieren und bewusst planen, welchen Berg es als Nächstes zu erklimmen gilt.
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Modelle verschlechtern sich im Laufe der Zeit ohne Überwachung. Wir richten kontinuierliche Trainingspipelines und Monitoring-Dashboards ein, um die Modelle auf dem neuesten Stand zu halten.
Die manuelle Datenkennzeichnung verlangsamt den Fortschritt. Wir optimieren dies mit automatisierten Pipelines, Annotationstools und halbüberwachten Lernmethoden.
Mangelnde Erklärbarkeit schränkt die Akzeptanz ein. Wir priorisieren interpretierbare Modelle und setzen Frameworks für Erklärbarkeit ein.
Schlecht verallgemeinerte Modelle untergraben das Vertrauen. Unsere ML-Techniker verwenden robuste Validierungs-, Regularisierungs- und Fairness-Checks, um eine zuverlässige Leistung sicherzustellen.
Viele ML-Modelle stecken in der Pilotphase fest. Unsere MLOps-Praktiken stellen sicher, dass Modelle mithilfe von CI/CD-Pipelines effizient vom Prototyp zur Produktion gelangen.
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