Die Machine-Learning-Bibliothek PyTorch ist in Version 1.2 erschienen. Mit dem neuen Release geht die bislang experimentelle TensorBoard-Unterstützung in den stabilen Modus über. Ebenfalls dabei: Neues für TorchScript und ONNX sowie Breaking Changes.

Die Relevanz von Cybersecurity für den Erfolg eines Unternehmens hat in den letzten Jahren stark zugenommen. Cyberangriffe werden immer ausgefeilter und sind allgegenwärtig, was zu einer Intensivierung regulatorischer Kontrollen führt. Diese Situation hat eine bisher beispiellose Nachfrage nach IT-Securityexperten geschaffen, die den Arbeitsmarkt völlig unvorbereitet traf. Marina Kidron, Director of Threat Intelligence bei Skybox Security, gibt in diesem Artikel Auskunft darüber, welche Skills Cybersecurityexperten in Zukunft benötigen werden.

Ein weiteres Framework für Machine Learning ist da: Huskarl wurde auf Basis von TensorFlow entwickelt und kann mit OpenAI Gym verwendet werden. Einige Deep-Learning-Algorithmen sind bereits implementiert, weitere sollen noch folgen.

Wer heutzutage durch das Web streift, dem begegnen oft kleine Chatfenster, meist im süd-östlichen Bereich des Browserfensters angesiedelt, in denen sich Mitarbeiter der Unternehmen als Helfer anbieten. Doch dahinter verbergen sich meistens jedoch keine echten Menschen, sondern Chatbots. Dr. Jürgen Haas, Senior Consultant bei IP Dynamics, klärt in diesem Artikel über den Status Quo der KI-Sprachassistenten auf.

TensorWatch ist erschienen – ein neues Debugging-Tool speziell für Machine Learning. Es soll auch in komplexen Fällen eingesetzt werden können. In einem Blogeintrag wurde das neue „Schweizer Taschenmesser der Debugging-Tools“ vorgestellt.

Ein Entwickler hat eine KI für das Tic-Tac-Toe-Spielen entwickelt, die auf einem neuronalen Netz und Machine Learning basiert. Dabei geht es mehr um den Trainingsprozess mit einem neuronalen Netz als um das Gewinnen.

Es gibt Neuigkeiten aus dem IoT-Universum. Der Raspberry Pi 4 ist erschienen und hat so einige Upgrades im Gepäck. Im Vergleich zu seinem Vorgänger soll der Raspberry Pi 4 beispielsweise über dreifache Prozessor- und vierfache Multimedia-Leistung verfügen und so einen vollständigen Desktop-Rechner darstellen.

Kann UX die KI entmystifizieren? Ward Van Laer beantwortet diese Frage in seiner Session auf der ML Conference 2019. Wir haben den Speaker im Interview gefragt, wie das Black-Box-Problem des maschinellen Lernens durch eine einfache Verbesserung der User Experience gelöst werden kann.

Zum gemeinsamen Auftakt der Machine Learning Conference 2019 und der Internet of Things Conference 2019 wurde ein Blick über den Tellerrand unternommen: Das Verhältnis von künstlicher Intelligenz und Ethik stand im Mittelpunkt.

Maschinelles Lernen kann auf verschiedene Arten implementiert werden, eine davon ist das Reinforcement Learning. Was genau ist das und wie kann man es einsetzen? Zur ML Conference haben wir mit dem Speaker Dr. Christian Hidber über die zugrunde liegenden Ideen und Herausforderungen des Reinforcement Learning und die Frage gesprochen, warum es sich für die Anwendung in industriellen Settings eignet.

Twitter hat das Start-up Fabula AI übernommen, das nach eigenen Angaben Fake News durch Algorithmen mit einer Genauigkeit von 93 % erkennen kann. Dazu wird das patentierte Verfahren Geometric Deep Learning eingesetzt.

Google AI hat die neue Open Source Library TensorNetwork für Tensornetzwerk-Algorithmen vorgestellt. Sie kann für Machine Learning und Anwendungsfälle in der Physik eingesetzt werden.

Das Framework TensorFlow wurde für Machine Learning mit Python entwickelt. Was aber, wenn man stattdessen Java verwenden möchte? Darüber haben wir mit Christoph Henkelmann (DIVISIO GmbH) auf der JAX 2019 gesprochen.

Google hat TensorFlow Graphics vorgestellt, eine auf das Verständnis von Bildern ausgerichtete Bibliothek für die TensorFlow-Plattform. Sie verwendet Technologien aus den Bereichen Computer-Vision und Computer-Grafik. Ihr Zweck ist es, die Analyse verschiedener Bild-Merkmale mittels neuronaler Netze möglich zu machen.

Während der Softwareentwicklung sehen sich Entwickler oft mit wiederkehrenden Aufgaben konfrontiert. Häufig wurden diese bereits durch Kollegen in anderen Teilen eines Projekts gelöst. Das Facebook-Tool Aroma nutzt Machine Learning, um passende Code-Vorschläge aus ähnlichen Stellen zu erzeugen.

Mit dem TensorFlow Pruning API hat Google ein weiteres Werkzeug zur Optimierung von Machine-Learning-Modellen vorgestellt. Das auf Keras aufbauende API ist Googles erstes Optimierungstool, welches schon in der Trainingsphase eingesetzt werden kann.

Die EU-Kommission hat die nächsten Schritte für die Umsetzung ihrer KI-Strategie erläutert. Ein Gremium aus Fachleuten hat unter anderem Kernanforderungen für ethische KI aufgestellt. Im Sommer 2019 soll ein Pilotprojekt starten.

Vom 17. bis 19. Juni findet in München die Machine Learning Conference 2019 statt. TIPP: Bis zum Donnerstag, 16. Mai gelten noch die vergünstigten Frühbucher-Tarife.

Die neueste Beta zum ersten Major Release von Eclipse Deeplearning4j umfasst mehrere neue Features. Dazu gehört unter anderem die Unterstützung für verschiedene Datentypen von n-dimensionalen Arrays. Am CUDA-Support wurden ebenfalls Anpassungen vorgenommen.

Neue Features und Breaking Changes in PyTorch 1.1: Das Update fällt keineswegs so klein aus, wie die Versionsnummer vermuten ließe. So wurde am JIT-Compiler gearbeitet und ein experimenteller, aber offizieller Support für TensorBoard eingeführt.