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As machine learning becomes increasingly pervasive, its resource demands and financial implications escalate, necessitating energy and cost optimisations to meet stakeholder demands. Quality metrics for predictive machine learning models are abundant, but efficiency metrics remain rare. We propose a framework for efficiency metrics, that enables the comparison of distinct efficiency types. A quality-focused efficiency metric is introduced that considers resource consumption, computational effort, and runtime in addition to prediction quality. The metric has been successfully tested for usability, plausibility, and compensation for dataset size and host performance. This framework enables informed decisions to be made about the use and design of machine learning in an environmentally responsible and cost-effective manner.
Die vorliegende Bachelorarbeit soll einen Überblick geben, was Neurolinguistisches Programmieren ist, ob es funktioniert und wie man es effektiv bei der Entwicklung von Personal verwenden kann. Durch eine Analyse der Literatur werden Ansätze, Theorien und Studien untersucht und ausgewertet. Die Recherche zeigt, dass Studien auf dem Gebiet kein klares Ergebnis zur Wirksamkeit des NLP haben. Dennoch wird es weit verbreitet angewendet. Die Ergebnisse wurden dann in Zusammenhang mit der Personalentwicklung gebracht und diskutiert. Schlussfolgerung ist, dass NLP Techniken die Personalentwicklung effektiver gestalten können, aber mit Bedacht anzuwenden sind.