Wochenrückblick KW 31

Maschinelles Lernen, Mesos 1.0 und die populärste Programmiersprache – unsere Top-Themen

Kypriani Sinaris

© Shutterstock.com / Bohbeh

Maschinelles Lernen: Das war das Top-Thema der vergangenen Woche. In einigen Artikeln und Tutorials haben wir gezeigt, warum sich Entwickler damit beschäftigen sollten. Außerdem haben wir eine Serie zu spannenden Machine Learning Tools gestartet. Zudem haben Dropwizard und Apache Mesos ihre erst Hauptversion gefeiert und wir haben uns mal wieder die Frage gestellt: Welche ist die beliebteste Programmiersprache?

Was ist wirklich die populärste Programmiersprache?

Rankings zu Programmiersprachen gibt es wie Sand am Meer. Jedes funktioniert etwas anders, mal werden die Suchergebnisse auf GitHub berechnet, dann wird auf der Grundlage von Jobportalen geschaut, welche Sprache denn am meisten gefragt ist oder aber das ganze Web dient als Stichprobe. In der vergangenen Woche präsentierte das Institute of Electrical and Electronics Engineers (kurz IEEE) sein interaktives Ranking. Welche Sprachen dabei besonders gut abschneiden und welche Ungereimtheiten sich aus dem Ranking ergeben, das lesen Sie im ausführlichen Beitrag.

Dropwizard 1.0

Dropwizard ist ein Framework, das verschiedene Libraries und Tools aus dem Java-Ökosystem bündelt, um RESTful Webservices zu entwickeln. Version 1.0 zeichnet sich im Vergleich zu seiner Vorgängerversion vor allem durch zwei Neuerungen aus: Das Framework basiert nun vollständig auf Java 8, was die durchgängige Nutzung von Features wie Lambda Expressions ermöglicht. Außerdem wird nun der HTTP/2-Standard unterstützt, der den bisherigen Support für SPDY ersetzt. Alles zur ersten Hauptversion von Dropwizard.

Maschinelles Lernen – die Technologie der Zukunft

Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Deep Learning: Diese Begriffe haben Sie bestimmt schon mal gehört. Denn momentan führt kein Weg am Thema Maschinelles Lernen vorbei. In der vergangenen Woche haben wir uns daher mal genauer angesehen, welche Projekte es aktuell schon gibt, welche Grundlagen man kennen sollte und was Experten über diesen technologischen Fortschritt denken.

Neben unserer Einführung in das Maschinelle Lernen mit Java erklärt Valentin Steinhauer mit Neuroph, einem Java-Framework, das Thema Neuronale Netze. Er zeigt in einem detaillierten Tutorial, welche Basics zu einem neuronalen Netz dazugehören. Dazu Steinhauer:

dr_valentin_steinhauerNeuroph ist nicht nur eine gute Wahl für diejenigen, die den Umgang mit Neuronalen Netzen erlernen oder damit experimentieren möchten. Es ist auch für eine schnelle Integration in das eigene Projekt geeignet. Es ist klein, gut dokumentiert, leicht zu benutzen und sehr flexibel. Außerdem ist es genug performant, um mit seiner Hilfe immer wiederkehrende einfache Aufgaben zu erledigen.

Wir erhöhen den Spannungsbogen mit unserem Interview mit Bernd Fondermann noch ein wenig. Denn er behauptet: „Wir sehen Anzeichen dafür, dass Machine-Learning-Systeme eigenen kreativen Output liefern“. Nicht nur in diesem Interview, sondern auch in einem ausführlichen Beitrag, geht er zudem auf das Open-Source-Projekt TensorFlow ein.

Zu unserem Dossier zum Thema Maschinelles Lernen geht es hier lang. Dieses wird regelmäßig mit spannenden Tool-Vorstellungen für Maschinelles Lernen, Diskussionen und Interviews befüllt.

Mesos 1.0

Und noch ein runder Geburtstag: Denn auch die Entwickler von Mesos konnten einen Meilenstein Ihres Projekts verkünden. Das erste Major Release der Plattform für das Management von großen Daten-Clustern und Containern wurde veröffentlicht. Zu einer der größten Änderungen beim Sprung auf die erste Hauptversion zählt das neue HTTP API.

 

Geschrieben von
Kypriani Sinaris
Kypriani Sinaris
Kypriani Sinaris studierte Kognitive Linguistik an der Goethe Universität Frankfurt am Main. Seit 2015 ist sie Redakteurin bei JAXenter und dem Java Magazin.
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