Machine Learning

Buchtipp: Monetizing Machine Learning

Microsoft liebt Machine Learning unter anderem deshalb, weil es einen Continuous Revenue Stream darstellt: Nutzt ein Entwickler Azure beispielsweise zur Bildverschlagwortung, so überweist er die nächsten Jahre jeden Monat Geld nach Redmond. Apress liefert nun ein Lehrbuch, das Ihnen Werkzeuge zum Nachbauen einiger Cloudfunktionen verspricht.

Schnelleinstieg in Deeplearning4j – Teil 2: Training und Verwendung

Dieser Artikel zeigt in zwei Teilen, wie man in kürzester Zeit den Einstieg in Deeplearning4j (DL4J) schafft. Anhand eines Beispiels, in dem vorhergesagt werden soll, ob ein Kunde seine Bank verlassen wird, wird jeder Schritt eines typischen Arbeitsablaufs betrachtet. Dieser Teil widmet sich dem Training und der Verwendung des Modells und wirft einen Blick über den Schnelleinstieg hinaus.

Machine Learning goes E-Mobility: Mit Datenanalyse die Elektromobilität vorantreiben

Datenanalyse ist eine der wichtigsten Kompetenzen, wenn es darum geht, den Erkenntnisgewinn zu steigern und Wettbewerbsvorteile auszubauen. Von einer konkreten Fragestellung bis zur Darstellung eines aussagekräftigen Ergebnisses ist es jedoch ein weiter Weg. Welche Aufgaben sind mit einem typischen Analyse-Prozess verbunden? Welche Stufen der Analyse gibt es? Welche Methoden und Abläufe kommen zum Einsatz, um den Analyse-Prozess umzusetzen? Welche Kompetenzen benötigt ein Analyse-Team? Neben Antworten auf diese Fragen präsentiert der folgende Artikel, welche Architekturen und Technologien für die Implementierung von Predictive-Analytics-Komponenten infrage kommen. Beispiele aus einem konkreten Anwendungsfall, der Analyse von Daten aus Ladeparks, illustrieren die vorgestellten Konzepte und Methoden.

Schnelleinstieg in Deeplearning4j – Teil 1: Grundlagen und Methoden

Dieser Artikel zeigt in zwei Teilen, wie man in kürzester Zeit den Einstieg in Deeplearning4j (DL4J) schafft. Anhand eines Beispiels, in dem vorhergesagt werden soll, ob ein Kunde seine Bank verlassen wird, wird jeder Schritt eines typischen Arbeitsablaufs betrachtet. Der erste Teil befasst sich mit den Grundlagen bzw. Vorrausetzungen, um die ersten Schritte im Umgang mit Deeplearning4j meistern zu können.

Sprachassistenten: „Die Einsatzmöglichkeiten dieser Technologie werden jeden Tag vielfältiger“

Sprachassistenten gelten als die kleinen, intelligenten Helfer im Alltag. Und seit mehr als zwei Jahren wird über die Zukunft von Alexa, Google, Siri oder Cortana diskutiert. Wir haben uns mit Jan Wolter, General Manager bei Applause EU, über die Nutzung von Sprachassistenten unterhalten, welche Probleme es dabei gibt und welches Potenzial tatsächlich in dieser Technologie steckt.

Machine Learning, Android 10 und GitLab 11.7 – Unsere Top-Themen der Woche

„Jeder Fehler, aus dem wir lernen, ist ein Erfolg.“ heißt ein Zitat von Malcolm S. Forbes. So ist es kein Wunder, dass ein Video über Code-Katastrophen und Programmier-Fails zu den meist geklickten Beiträgen der letzten Woche gehört. Außerdem in unserem Wochenrückblick: die wichtigsten Trends der digitalen Transformation, eine Einführung in Vaadin 10 und das Leak des Android 10 Q – samt Quickvote zum Codenamen.

Machine Learning, Automatisierung & Co: Die wichtigsten Trends der digitalen Transformation

Auch im Jahr 2019 ist die Digitale Transformation noch ein Kernthema im Unternehmensumfeld. Besonderes Augenmerk liegt hierbei allerdings nicht mehr allgemein auf dem „Sprung ins digitale Zeitalter“, womit ursprünglich ja die grundlegende Unterstützung der Arbeitsprozesse durch den Computer gemeint war. Stattdessen geht es immer mehr um Möglichkeiten, den Computer in Form von Machine Learning und intelligenter Automatisierung die Arbeit nicht nur zu unterstützen, sondern möglich gleich selbst machen zu lassen. Was in diesem Jahr (und darüber hinaus) wichtig wird, bespricht Dirk Pohla, Director für die DACH-Region der Appian Software Deutschland GmbH, in diesem Artikel.