Machine Learning

Classic Games Reloaded: Neuronale Netzwerke im Bann der Gravitation

Die Durchführung von ballistischen Berechnungen, orbitalen Flugmanövern und die Handhabung der Flugkontrolle von autonom landenden Raumfahrzeugen sind Herausforderungen, die uns mitnichten nur im Rahmen von Computerspielen begegnen. Im heutigen Artikel werden wir uns anschauen, wie sich verhältnismäßig einfach aufgebaute neuronale Netzwerke bei der Bewältigung der besagten Probleme schlagen, was in Anbetracht ihres Stellenwerts gleich doppelt interessant sein dürfte.

„Machine Learning kann klassische Security-Ansätze ergänzen“

Machine Learning zur Absicherung von IT-Systemen: Gegen welche sicherheitskritischen Angriffe kann ML ein wirksames Mittel sein, welche Methoden sind dafür relevant und wie können Firmen sie implementieren? Und welche Rolle spielt Machine Learning im Vergleich zu klassischen Sicherheitsmechanismen? Das alles erfuhren wir im Interview mit Daniel Etzold, IT-Security-Architekt bei der 1&1 Mail & Media Development & Technology GmbH.

„AIOps spielt bei der Optimierung der Sicherheit von IT-Infrastrukturen eine entscheidende Rolle“

Zuerst einmal die gute Nachricht: Machine Learning wird weder Operator noch Entwickler ersetzen, auch nicht bei erfolgreicher Umsetzung einer AIOps-Strategie. Guy Fighel, General Manager of AI und Vice President of Product Engineering bei New Relic, erklärt im JAXenter-Interview, was genau AIOps eigentlich ist und wie Unternehmen und DevOps-Teams von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz profitieren können. Er gibt zudem Auskunft über die Rolle von Entwicklern in diesem Prozess und beantwortet die Frage nach der Sicherheit bzw. den Risiken.

Die Technologie hinter Bundesliga Match Facts xGoals

Die für die Organisation und das Marketing der 1. und 2. Fußball-Bundesliga verantwortliche Deutsche Fußball Liga (DFL) will ihren Zuschauern und Fans neue, innovative Inhalte bieten. Ein Paradebeispiel hierfür ist die ML-basierte Berechnung der Wahrscheinlichkeit eines Torerfolgs mittels xGoals, eines der Bundesliga Match Facts powered by AWS. Nachdem der erste Teil die Grundlagen des Statistikangebots behandelt hat, wird im Folgenden die zugrundeliegende Cloud-Infrastruktur betrachtet.

DevOps-Trends: AIOps erkennt dynamische Grundmuster und kritische Ausreißer

Im ersten Teil dieser Serie wurde beschrieben, wie Site-Reliability-Ingenieure aus der Analyse von Stör- und Fehlerdaten gezielte Maßnahmen zum Schutze von Infrastrukturen ableiten – und wie anspruchsvoll diese Aufgabe in hochskalierten Systemen sein kann. Automatisierung ist ein wichtiger Faktor, um auch komplexe IT-Umgebungen widerstandsfähig und belastbar zu gestalten. Mit AIOps, dem Einsatz intelligenter Monitoring-Algorithmen, kann die Bereitstellung und der Betrieb von IT-Ressourcen automatisiert überprüft und laufend optimiert werden.

Machine Learning auf AWS bringt Datenanalysen ins Fußballspiel

Das kennt jeder Fußballbegeisterte: Ein Spieler schießt „das Traumtor“ und Publikum sowie Kommentatoren diskutieren sofort, wie schwierig es war, den Treffer zu erzielen. Bisher ließ sich diese Frage aufgrund des Gesehenen nur ungefähr beantworten. Dabei berücksichtigten die Betrachter vielleicht noch zu einem gewissen Grad die Zahl der Verteidiger um den Torschützen, die Position des Torhüters oder den Schusswinkel. Mit den Analysen von xGoals (kurz für „Expected Goals“), eines der Bundesliga Match Facts powered by AWS, lässt sich nun der Grund für das Staunen in Zahlen ausdrücken. xGoals zeigt dem Fußballfan exakt, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, aus einer spezifischen Situation heraus ein Tor zu erzielen – für jede potenzielle Schussposition auf dem Spielfeld.

Daten in den Griff bekommen: Mehrdimensionale Arrays für Machine Learning

Für viele Verfahren im Bereich Datenanalyse und Machine Learning werden mehrdimensionale Arrays benötigt. Da oft mit großen Datenmengen gearbeitet wird, ist es, neben anderen Optimierungen, wünschenswert, eine Arrayimplementierung zu verwenden, die auf hohe Performance und geringen Speicherverbrauch optimiert ist. Viele Frameworks setzen deshalb auf ndarrays von NumPy oder eigene Implementierungen, statt die Standard-Listen- oder Arrayimplementierungen von Python zu verwenden.

Classic Games Reloaded: Neuronale Netzwerke spielen Tennis (Pong)

In diesem Artikel werden wir uns mit den Einsatzmöglichkeiten von diversen neuronalen Netzen im Rahmen des Spieleklassikers Pong auseinandersetzen und verschiedene Methoden evaluieren, mit deren Hilfe wir diese Netzwerke trainieren können. In diesem Zusammenhang richten wir unser Augenmerk einerseits auf die Steuerung der Schläger und andererseits auf die Wahrnehmung von bewegten und ruhenden Objekten innerhalb der Spielewelt.

Sprachassistenten analysiert: Setzt sich die Sprache als User Interface durch?

Apple hat Siri, Windows hat Cortana, Amazon Alexa und Google den Google Assistant. Sprachassistenten erleichtern unseren Alltag. Sprache als Interface gewinnt immer mehr an der Bedeutung bei der Steuerung von Apps und Online-Services. Allein in Europa liegt der Marktumsatz von Smart Speakern bereits bei 939 Millionen Euro, wie Zahlen von Statista bestätigen. In allen Bereichen unseres alltäglichen Lebens sehen wir, wie uns die digitalen Assistenten Schritt für Schritt bei alltäglichen Situationen unterstützen.

Classic Games Reloaded: Klassische KI gegen neuronales Netzwerk – Runde 1

Spieleklassiker erfreuen sich heutzutage einer großen Beliebtheit unter KI-Forschern und Programmierern, da die einfach strukturierten Spielewelten unter anderem ideale Testumgebungen für die Erforschung und Entwicklung von künstlichen neuronalen Netzwerken darstellen. Selbstverständlich werden auch wir uns diesem Trend nicht verschließen. Da wir jedoch die KI-Routinen unserer Spiele nicht von jetzt auf gleich völlig umkrempeln können, werden wir uns in diesem Artikel zunächst einmal mit den grundlegenden Aspekten von einfachen neuronalen Netzen beschäftigen.

Classic Games Reloaded: Klassische KI gegen neuronales Netzwerk – Runde 1

Spieleklassiker erfreuen sich heutzutage einer großen Beliebtheit unter KI-Forschern und Programmierern, da die einfach strukturierten Spielewelten unter anderem ideale Testumgebungen für die Erforschung und Entwicklung von künstlichen neuronalen Netzwerken darstellen. Selbstverständlich werden auch wir uns diesem Trend nicht verschließen. Da wir jedoch die KI-Routinen unserer Spiele nicht von jetzt auf gleich völlig umkrempeln können, werden wir uns in diesem Artikel zunächst einmal mit den grundlegenden Aspekten von einfachen neuronalen Netzen beschäftigen.

Chatbots sind doof: Aber warum?

Oft ist die Interaktion mit Chatbots eher anstrengend. Aber woran liegt das? Ist die Technologie nicht ausgereift oder mangelt es an der passenden Implementierung? Dieser Frage geht Pieter Buteneers in dieser Session von der ML Conference nach.

Self-Service BI compliant gestalten

Der Anglizismus „Compliance“ begegnet einem recht häufig. Doch wenn nachgefragt wird, was in dem jeweiligen Unternehmen als „compliant“ bezeichnet wird, erhält man oft ein Schulterzucken oder ein „keine Ahnung“ als Antwort. Das kann nicht immer mit dem mangelnden Verständnis des Begriffs erklärt werden, sondern häufig eher mit einem Unwissen, welchen Prozessen das jeweilige Unternehmen hierbei folgt.

Finde die Ausreißer: Anomalieerkennung in Echtzeit mit Kafka und Isolation Forests

Anomalien – oder auch Ausreißer – sind in Daten allgegenwärtig. Sei es durch Messfehler der Sensoren, unerwartete Ereignisse in der Umwelt oder fehlerhaftes Verhalten einer Maschine. In vielen Fällen ist es sinnvoll, solche Anomalien in Echtzeit zu erkennen, um unmittelbar darauf reagieren zu können. Das nötige Rüstzeug dafür gibt uns die Data-Streaming-Plattform Apache Kafka sowie die Python-Bibliothek scikit-learn an die Hand.

Classic Games Reloaded: Neuronale Netzwerke spielen Tic Tac Toe

Im heutigen Artikel werde ich damit beginnen, Ihnen zu demonstrieren, wie sich neuronale Netzwerke im Rahmen der Spieleentwicklung einsetzen lassen. In diesem Zusammenhang werden wir uns zwei unterschiedliche Trainingsmethoden anschauen, mit denen sich ein untrainiertes Netzwerk in einen Meister des Tic-Tac-Toe-Spiels verwandeln lässt. Darüber hinaus werden wir auch noch auf die sogenannten Convolution-basierten neuronalen Netzwerke zu sprechen kommen, da diese nicht nur im Bereich der Objekt- und Mustererkennung wahre Wunder vollbringen, sondern auch bei komplexeren Spielen stets den Überblick über das Spielgeschehen behalten.