Über das Werk
Der Einsatz von Machine Learning zur Software-Aufwandsschätzung (ISBN: 9786202215824) ist eine wegweisende Auseinandersetzung mit der Frage, wie moderne KI-Methoden die Vielfalt menschlicher Einschätzungen in der Softwareentwicklung präziser einordnen können. Das Werk beleuchtet theoretische Grundlagen, methodische Ansätze und praxisnahe Anwendungen, die den bisherigen Spannungsbogen zwischen Schätzung, Planungssicherheit und Risikoanalyse neu justieren. Es richtet sich an Forschende, Praktikerinnen und Praktiker sowie Studierende, die die Potenziale von Machine Learning im Kontext von Softwareaufwand verstehen, kritisch evaluieren und sinnvoll einsetzen möchten.
Zusammenfassung
Der Text setzt dort an, wo traditionelle Schätzmodelle an ihre Grenzen stoßen: Er analysiert unterschiedliche Machine-Learning-Ansätze – von Regressionsmethoden über ensemble-basierte Techniken bis hin zu tieferen neuronalen Netzen – und verknüpft sie mit typischen Softwareprojektszenarien. Durch eine systematische Darlegung von Datenerhebung, Merkmalsauswahl, Modellvalidierung und Unsicherheitskommunikation zeigt der Autor, wie Schätzwerte nicht nur präziser, sondern auch robuster gegenüber Veränderung von Anforderungen und Teamdynamik werden. Praktische Fallstudien illustrieren, wie Modelle trainiert, getestet und in Projektprozesse integriert werden können, inklusive Risikomanagement und Governance-Aspekten.
Über den Autor
Dominik Leuzinger präsentiert sich als konsequenter Brückenbauer zwischen Theorie und Praxis. Mit klarer Lehre, technischer Tiefe und einem Blick für die realweltliche Umsetzbarkeit verbindet er methodische Strenge mit der Anwendbarkeit in Softwareprojekten. Sein Blick richtet sich darauf, komplexe Konzepte verständlich zu machen und zugleich die Wertschöpfung von Machine Learning in der Aufwandsschätzung greifbar zu machen.
Kurz gefasst
Der Einsatz von Machine Learning zur Software-Aufwandsschätzung bietet eine gründliche, praxisnahe und kritisch reflektierte Auseinandersetzung mit einem zukunftsweisenden Themenkomplex. Das Werk liefert fundierte Methoden, klare Fallbeispiele und eine strukturierte Anleitung, wie Schätzungen transparenter, wiederholbarer und belastbarer werden können – ideal für Leserinnen und Leser, die Planungssicherheit in softwareintensiven Projekten seeking.
Der Einsatz von Machine Learning zur Software-Aufwandsschätzung : Ein anwendungsorientierter Einstieg : Dominik Leuzinger : Taschenbuch : 216 S. : Deutsch : 2018 : AV Akademikerverlag - Taschenbuch
2018, ISBN: 9786202215824
gewerbliches Angebot, [SC: 0.00], Neuware, [PU: AV Akademikerverlag], 216, [GW: 340g], [ED: Taschenbuch], DE, Die Softwareentwicklung von Produkten und Lösungen orientiert sich zunehmend … Mehr…
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2018, ISBN: 9786202215824
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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches
| Autor: | |
| Titel: | |
| ISBN-Nummer: |
Über das Werk
Der Einsatz von Machine Learning zur Software-Aufwandsschätzung (ISBN: 9786202215824) ist eine wegweisende Auseinandersetzung mit der Frage, wie moderne KI-Methoden die Vielfalt menschlicher Einschätzungen in der Softwareentwicklung präziser einordnen können. Das Werk beleuchtet theoretische Grundlagen, methodische Ansätze und praxisnahe Anwendungen, die den bisherigen Spannungsbogen zwischen Schätzung, Planungssicherheit und Risikoanalyse neu justieren. Es richtet sich an Forschende, Praktikerinnen und Praktiker sowie Studierende, die die Potenziale von Machine Learning im Kontext von Softwareaufwand verstehen, kritisch evaluieren und sinnvoll einsetzen möchten.
Zusammenfassung
Der Text setzt dort an, wo traditionelle Schätzmodelle an ihre Grenzen stoßen: Er analysiert unterschiedliche Machine-Learning-Ansätze – von Regressionsmethoden über ensemble-basierte Techniken bis hin zu tieferen neuronalen Netzen – und verknüpft sie mit typischen Softwareprojektszenarien. Durch eine systematische Darlegung von Datenerhebung, Merkmalsauswahl, Modellvalidierung und Unsicherheitskommunikation zeigt der Autor, wie Schätzwerte nicht nur präziser, sondern auch robuster gegenüber Veränderung von Anforderungen und Teamdynamik werden. Praktische Fallstudien illustrieren, wie Modelle trainiert, getestet und in Projektprozesse integriert werden können, inklusive Risikomanagement und Governance-Aspekten.
Über den Autor
Dominik Leuzinger präsentiert sich als konsequenter Brückenbauer zwischen Theorie und Praxis. Mit klarer Lehre, technischer Tiefe und einem Blick für die realweltliche Umsetzbarkeit verbindet er methodische Strenge mit der Anwendbarkeit in Softwareprojekten. Sein Blick richtet sich darauf, komplexe Konzepte verständlich zu machen und zugleich die Wertschöpfung von Machine Learning in der Aufwandsschätzung greifbar zu machen.
Kurz gefasst
Der Einsatz von Machine Learning zur Software-Aufwandsschätzung bietet eine gründliche, praxisnahe und kritisch reflektierte Auseinandersetzung mit einem zukunftsweisenden Themenkomplex. Das Werk liefert fundierte Methoden, klare Fallbeispiele und eine strukturierte Anleitung, wie Schätzungen transparenter, wiederholbarer und belastbarer werden können – ideal für Leserinnen und Leser, die Planungssicherheit in softwareintensiven Projekten seeking.
Detailangaben zum Buch - Der Einsatz von Machine Learning zur Software-Aufwandsschätzung
EAN (ISBN-13): 9786202215824
ISBN (ISBN-10): 6202215828
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2018
Herausgeber: AV Akademikerverlag
Buch in der Datenbank seit 2018-10-20T20:48:31+02:00 (Berlin)
Buch zuletzt gefunden am 2026-07-28T14:35:22+02:00 (Berlin)
ISBN/EAN: 9786202215824
ISBN - alternative Schreibweisen:
620-2-21582-8, 978-620-2-21582-4
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: dominik, leuzinger
Titel des Buches: einsatz, learning machine
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