Was ist, kann und macht Machine Learning? Und was macht es für den REler so interessant?

Mit AutoML hat Google jüngst einen Ansatz vorgestellt, der die Entwicklung von Anwendungen maschinellen Lernens vereinfachen und optimieren soll, und zwar mithilfe von – maschinellem Lernen.

Hierbei erstellt ein erster Machine-Learning-Algorithmus einen Vorschlag zu Architektur und Konfiguration des zu entwickelnden zweiten Machine-Learning-Algorithmus und erprobt diesen. Anhand der Performance dieses Vorschlages lernt wiederrum der übergeordnete Algorithmus, Controller genannt, welche Konzepte und Konfiguration zu einer besseren Performance des zu entwickelnden Algorithmus führen. Aus dieser Erfahrung kann nun der Controller neue Vorschläge zu Architektur und Konfiguration des zweiten Algorithmus machen und diese erneut analysieren.
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Requirements-Engineering kurz und knackig auf den Punkt gebracht

Wollten Sie schon immer mal das von den SOPHISTen gesammelte RE-Wissen von 556 Seiten kurz und knackig in geballter Form präsentiert bekommen?

Dann sind Sie mit dieser Blogserie an der richtigen Adresse, ganz egal wie jung/alt oder erfahren/unerfahren Sie derzeit auf dem Gebiet sind. Wir werden Ihnen ein Jahr lang in regelmäßigen Abständen von ca. 2 Wochen das Wissen aus unserem Buch „Requirements- Engineering und –Management – Aus der Praxis von klassisch bis agil“ kapitelweise und mundgerecht aufbereiten.

Cover RE-Buch 6. Auflage Weiterlesen

Ein Meta-Modell für Anforderungen – Oder was steckt in Ihrer Spezifikation? (Teil 1)

Wie Sie es bereits auf unserem Blog lesen konnten, reiste unser Berater Alexander Rauh im Rahmen seiner Forschung in den Sonnenstaat Kalifornien und hat dort sein Meta-Modell für Anforderungen auf der SOSE 2017 (Service-Oriented System Engineering) vorgestellt. Nun möchten wir Ihnen dieses Meta-Modell etwas genauer erläutern und möchten Ihnen zeigen welche Informationen in Ihren Anforderungen stecken.

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25.000 Kilometer über das Meer

Jeder der uns kennt, weiß, dass wir genauso ticken wie die Sophisten in der Antike. Seit inzwischen gut 20 Jahren beschäftigen wir uns mit Wissen rund um das Requirements-Engineering und tragen unser Wissen zu unseren Kunden in die weite Welt. Eine der Herausforderungen dabei ist, die stetige Weiterentwicklung unserer Kenntnisse und Methoden sowie deren Adaption auf aktuelle Themen und Bedürfnisse in unseren Kundenprojekten.

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„Alles nix konkretes“ – Herausforderungen in Systems-Engineering Projekten – Lösungsorientierte Denkweise der Stakeholder

Es liegt in der Natur der Ingenieurswissenschaften in Lösungen statt in Problemen zu denken. Jemand hat ein Problem und konsultiert einen Ingenieur, damit dieser ihm eine Lösung liefert. Die Frage nach dem „Wie?“ ist wesentlich präsenter als die nach dem „Wozu?“. Dies könnte einer der Gründe sein, weswegen der gemeine Stakeholder dazu neigt lösungsorientiert zu arbeiten. Wichtig ist es jedoch, dass man zunächst das Problem versteht, abstrahiert und sich fragt:

 

– Wozu benötige ich etwas?

– Welchen Mehrwehrt habe ich davon?

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