Tamar Stern auf der iJS München 2019

Machine Learning mit Node.js: Eine Einführung

Redaktion JAXenter

Node.js und Machine Learning, passt das zusammen? Ja, das geht! Tamar Stern gibt in dieser Session von der International JavaScript Conference einen Überblick über die Grundlagen, Bibliotheken und Architektur-Entscheidungen für maschinelles Lernen mit Node.

Node.js ist heute eines der beliebtesten Frameworks zum Schreiben von serverseitigen Anwendungen, und maschinelles Lernen gewinnt rasch an Popularität. Immer mehr Probleme werden durch den Einsatz maschineller Lernwerkzeuge gelöst. Machine Learning breitet sich aus, und das beschränkt sich nicht mehr auf die Forschung. Auch Softwareentwickler fangen damit an, ML-Wissen und -Fähigkeiten zu erwerben. In dieser Session von der International JavaScript Conference gibt Tamar Stern eine Einführung in die Möglichkeiten des Machine Learnings mit Node.js Die Speakerin stellt die Grundlagen und einige nützliche Bibliotheken dafür vor und gibt Architekturtipps dafür, wie man einen Server aufsetzt, der Node.js mit Machine Learning kombiniert.
 

Die Speakerin

Tamar Stern
I am a software manager and architect.
In the past, I managed a development group in Edgeverve Systems and was an architect of a transaction engine. I also led a team of performance experts at NCR Retail, was a solution architect in Personetics, and I had a start up of my own in the social network field.I have a decade of software engineering experience in various technologies: Server side, big data, mobile, web technologies, and security.I am currently focusing on Node.js, and have a deep knowledge of Node.js server architecture and Node.js performance optimizations.

 

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