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Grundordnung der Fachhochschule Bonn-Rhein-Sieg (GrundO) vom 20. April 2006 (3. Änderungssatzung)
(2006)
Projekte des maschinellen Lernens (ML), insbesondere im Bereich der Zeitreihenanalyse, gewinnen heute zunehmend an Bedeutung. Die Bereitstellung solcher Projekte in einer Produktionsumgebung mit dem gleichen Automatisierungsgrad wie bei klassischen Softwareprojekten ist ein komplexes Unterfangen. Die Umsetzung in Produktionsumgebungen erfordert neben klassischen DevOps auch Machine Learning Operation (MLOps) Technologien und Werkzeuge. Ziel dieser Studie ist es, einen umfassenden Überblick über verfügbare MLOps Tools zu bieten und einen spezifischen Techstack für Zeitreihen ML Projekte zu entwickeln. Es werden aktuelle Trends und Werkzeuge im Bereich MLOps durch eine multivokale Literaturrecherche (MLR) untersucht und analysiert. Die Studie identifiziert passende MLOps Werkzeuge und Methoden für die Zeitreihenanalyse und präsentiert eine spezifische Implementierung einer MLOps Pipeline für die Aktienkursprognose des S&P 500. MLOps und DevOps Tools nehmen eine essenzielle Rolle bei der effektiven Konstruktion und Verwaltung von ML Pipelines ein. Bei der Auswahl geeigneter Werkzeuge ist stets eine spezifische Anpassung an die jeweiligen Projektanforderungen erforderlich. Die Bereitstellung einer detaillierten Darstellung der aktuellen MLOps Tool Landschaft erweist sich hierbei als wertvolle Ressource, die es Entwicklern ermöglicht, die Effizienz und Effektivität ihrer ML Projekte zu optimieren.
Angesichts der raschen Entwicklungen und der Besonderheiten von Softwaresystemen, welche Künstliche Intelligenz (KI) nutzen, ist ein angepasstes Requirements Engineering (RE) erforderlich. Die spezifischen Anforderungen von KI-Projekten müssen dabei erkannt und angegangen werden. Hierfür wird eine systematische Überprufung bestehender Herausforderungen des RE in KI-Projekten durchgeführt. Darauf aufbauend werden neue RE-Ansätze und Empfehlungen präsentiert, die auf die Datensicht von KI-Projekten abzielen. Mithilfe der Analyse bestehender Lösungsansatze, Methoden, Frameworks und Tools soll aufgezeigt werden, inwiefern die Herausforderungen im RE bewältigt werden können. Noch bestehende Lücken im Forschungsstand werden identifiziert und aufgezeigt.
Farming communities confronted with climate change adopt formal and informal adaptation strategies to mitigate the effects of climate change. While the environmental and social effects of climate change are well documented, there is still a dearth of literature on girl-child marriage (formal marriage or informal union between a child under the age of 18 and an adult or another child) as a response to the effects of climate change. In this research, we ask if girl-child marriage is promoted as a social protection mechanism first, rather than as simply a response to climate-induced poverty. We use qualitative semi-structured interviews and focus group discussions to explore this question in a rural farming community in Northern Ghana. Our findings reveal that climate change shocks result in poverty and compel farmers to marry off their young daughters. The unmarried girl-child is perceived as an ‘extra mouth to feed’, a liability whose marriage becomes a strategy for protecting the family, the family’s reputation, and the girl child. The emphasis in girl-child marriage is not on the girl-child as an individual but on the family as a group. Hence, what is good for the family is assumed to be in the best interest of the girl-child. We place our analysis at the intersection of climate change, social protection, and the incidence of girl-child marriages. We argue that understanding this link is crucial and can contribute significantly to our knowledge of girl-child marriage as well as our ability to address this in Sub-Saharan Africa.