Vorhabenregister

Titel Quality Assurance of Machine Learning Applications
Kurzbeschreibung Ziel des Verbundprojektes Q-AMeLiA ist es, KMU bei dem speziellen ML-Softwareentwicklungs-Lebenszyklus (ML-SDLC) und den dabei wichtigen Qualitätsindikatoren zu unterstützen. 5 KMU arbeiten mit 3 HAW zusammen, um passende Instrumente zur Bewertung der Daten-Qualität bezüglich repräsentativer Abdeckung des Merkmalsraums sowie zur Bewertung der im Lernprozess erreichten Qualität des erlernten KI-Modells zu erarbeiten. Dies sichert das Produktrisiko des Herstellers KI-basierter Produkte ab und gewährleistet dem Kunden eine quantifizierte Leistung der Produkte hinsichtlich der Entscheidungen der KI.
Jahr der Einwerbung 2020
Laufzeit Beginn 01.10.2020
Laufzeit Ende 30.09.2023
Projektleitung Keuper, Janis, Prof. Dr.
Fakultät EMI
Institut IMLA