„Nutzen wir die Cloud, um es schneller zu lösen…“ Klingt einfach, aber erfüllt es wirklich die Erwartungen, wenn es um die Lösung von Optimierungsproblemen geht? Das kann es tatsächlich, aber es gibt einige Aspekte, über die man vorher nachdenken sollte, und wir zeigen, welche das sind.

Optimierungsprojekte sind komplex und für unsere Kunden ist jedes Optimierungsprojekt eine Reise in unbekanntes Terrain. Deshalb unterteilen wir unsere Projekte in 3 Phasen: den Prototyp, das Minimum Viable Product und das voll produktive Produkt. Nachdem wir in Phase 1 einen Prototypen und in Phase 2 das Minimum Viable Product gebaut haben, kommt nun die Kür: alle zusätzlichen Wünsche und Anforderungen werden eingebaut.

Optimierung und maschinelles Lernen können sich gegenseitig verstärken und zeigen, was sie mit vereinten Kräften erreichen können. Ein perfektes Beispiel dafür ist die lineare Regression. Wie das funktioniert und was man damit machen kann, zeigen wir in dieser Folge.