Die größte Herausforderung in Sachen Deep Learning ist die Skalierbarkeit. Nutzt man einen einzelnen GPU-Server, kann es mitunter vorkommen, dass man Stunden oder gar Tage auf Resultate wartet. In seiner Session von der JAX 2017 stellt Guillaume Laforge, Developer Advocate der Google Cloud Platform, neue Machine Learning Services wie das Cloud Vision API und das Speech API vor, die ohne jegliches Training funktionieren, da sie bereits vortrainiert sind.

Heute ist Ihre letzte Chance, für den diesjährigen JAX Innovation Award abzustimmen. Wer hat Ihrer Meinung nach in diesem Jahr den besten Beitrag zum Java Ökosystem geleistet oder die innovativste DevOps-Lösung im Gepäck? Beeilen Sie sich und entscheiden Sie sich, die Umfrage endet bald!

Google spendiert seiner Machine-Learning-Plattform TensorFlow ein neues Set APIs zur Visualisierung von Machine-Learning-Modellen. TensorBoard soll zudem das Erstellen von eigenen Visualisierungsplugins vereinfachen.

Das Maschinelle Lernen hält immer mehr Einzug in die Welt der IT. Schon seit geraumer Zeit werden die Ergebnisse der milliardenfachen Suchen bei Google durch Machine Learning verbessert. Wir haben uns mit Shay Banon, CEO von Elastic und Erfinder von Elasticsearch, über Maschinelles Lernen, die wichtigsten Meilensteine von Elasticsearch und den Impact von Machine Learning auf Suchmaschinen unterhalten.

Im August kannten wir, wie auch im Juli schon, nur ein Thema: Java. Die Uhr bis zu den Java 9 und Java EE 8 Releases tickt und das wirkt sich nach wie vor auf die Klickzahlen unserer Leser aus. Zusätzlich berichteten wir vom Planeten Android und sprachen über Blockchain und Docker. Am Ende befassten wir uns noch mit maschinellem Lernen.

Robo-Butler und vollwertige, virtuelle Assistenten könnten bald schon Realität werden. Jedenfalls gibt es Fortschritte im Bereich der Werkzeuge zur Entwicklung automatischer Spracherkennung: Das Open Source Toolkit Kaldi bietet jetzt eine Integration von TensorFlow.

Eine neue Version des Machine-Learning-Projektes TensorFlow ist erschienen. Die Version 1.3 der Google Library für maschinelles Lernen bringt zahlreiche Verbesserungen mit.

Unternehmen suchen händeringend nach Entwicklern, die sich mit Maschinellem Lernen und Deep Learning auskennen. Doch diese sind rar gesät. Die Open Source Library deeplearn.js will diesen Engpass bekämpfen und bietet Maschinelles Lernen direkt im Browser mit JavaScript.

IBM ist nicht zufrieden damit Menschen in Quizshows zu übertreffen und treibt sein Watson Machine Learning Service weiter voran. Nach einer einjährigen Betaphase steht der Service jetzt jedem zur Verfügung. IBM verspricht, dass sein Service sowohl Data Scientists als auch Entwickler glücklich macht.

Seit vielen Jahren schien die maschinelle Spracherkennung gerade vor dem Durchbruch zu stehen, doch meist zeigten sich schnell die Grenzen der jeweils aktuellen Technologien. Stehen wir dank Siri, Alexa, Cortana und Co. vor einem Paradigmenwechsel?

AMIDST ist ein Open Source Machine Learning Tool in Java 8, das Funktionale Programmierung einsetzt, um Parallelverarbeitung auf Mehrkern-Prozessoren zu nutzen. Das Tool bietet Funktionen und Algorithmen für das Lernen mit statischen und dynamischen Bayesschen Netzen mit Streaming-Daten.

Der Release der Version 2.2.0 von Apache Spark entfernt das Experimental-Tag von Structured Streaming. Damit ist das Feature offiziell reif für die Produktion. Der SQL Support wurde weiter ausgebaut und auch die Machine-Learning-Funktionen haben ein Update bekommen. Insgesamt wickelten die Entwickler über 1.100 Tickets ab.

Große Neuigkeiten von IBM und Lightbend: Beide Unternehmen arbeiten zusammen, um eine brandneue Toolchain für Java- und Scala-Entwickler zu entwerfen, mit der die KI-Entwicklung erleichtert werden soll.

Volltextsuche ist ein Kernbestandteil des Internetzeitalters, nichtsdestotrotz lässt sie bis heute viel zu Wünschen übrig. Sie ist ganz hervorragend dazu geeignet, um exakte Worttreffer in einer großen Menge an Dokumenten zu finden. Was allerdings bis heute noch nicht zuverlässig funktioniert ist, ein Wort nur in seiner gewünschten Bedeutung zu finden. Genau hier kann die Java-Bibliothek Aika weiterhelfen.

Im Rahmen der hauseigenen Entwicklerkonferenz Google I/O hat das Unternehmen den Wechsel weg von „Mobile first“ zu „AI first“ angekündigt. Im Fokus von Googles Strategie steht die Weiterentwicklung bestehender Dienste und deren Verknüpfung mit künstlicher Intelligenz.

In dieser Woche geht es bei Inside IoT um künstliche Intelligenz auf dem Raspberry Pi, das Gadget Amazon Echo mit Display und Harman Kardon Invoke. Außerdem stellen wir euch die neuen Features für Amazon Echo vor und verraten euch, wie viele Raspberry Pi Zero W bereits verkauft wurden.

Apache Mahout 0.13.0 bringt ein Jahr nach dem 0.12.0-Release einige größere Änderungen mit: Darunter verbesserte Möglichkeiten Berechnungen auf GPUs laufen zu lassen und ein vereinfachtes Framework für das Erstellen von neuen Algorithmen.

Warum einfach, wenn es auch umständlich geht? Geben Sie es zu, diese Frage haben Sie sich schon öfter gestellt. Im Interview zu seiner Session auf der JAX 2017 zeigt Ihnen Bernhard Löwenstein nicht nur, wie Sie aus einfachem Code komplizierten Code machen, sondern auch, wie Ihr Code schön clean bleibt.

Daten werde immer als das Rohöl des 21. Jahrhunderts bezeichnet. Aber wem gehören eigentlich Daten? Nach deutschem Recht niemandem, erklärte der Anwalt Dr. Andreas Leupold (mobility goes additive) einem erstauntem Publikum. Wir berichten live von den zwei Konferenzen MobileTech Con und Internet of Things Conference über die spannendsten Projekte, Themen und Trends im Internet der Dinge und der mobilen App-Entwicklung.

Googles neuestes Deep-Learning-Projekt PlaNet ist in der Lage, den Aufnahmeorte von Fotos anhand des Bildhintergrunds zu erkennen. Mit genügend Ressourcen gelingt dem hochentwickelten neuronalen Netzwerk dieses Kunststück sogar besser als Menschen.