Maschinelles Lernen

Planet Android: Android 9 Pie, erste Bilder vom Google Pixel 3 XL & Haute Couture mit Smartphones

Android 9 Pie ist raus und hat viel Machine Learning im Gepäck, was Smartphones noch smarter machen soll. In diesem Planet Android zeigen wir, was das für Nutzer bedeutet. Auch Android X steht diese Woche im Rampenlicht, das sich nun endlich von der Plattform lösen konnte. Außerdem gibt es erste Bilder vom Google Pixel 3 XL mit neuem Notch und wir werfen einen Blick auf einen Smartphone-Halter aus der Welt der Haute Couture.

Cloud Security mit Machine Learning: KI-Algorithmen für mehr Qualität bei Cloud-Dienstleistungen

Kann man einen Hardware-Ausfall oder einen Hacker-Angriff voraussehen? Zumindest lassen sich aus den Funktionsdaten einer Infrastruktur – von der Temperatur der Devices über die Latenz bis hin zum Lese-Schreib-Verhalten – wertvolle Rückschlüsse ziehen, um die Qualität von Rechenzentrumsleistungen in der Cloud deutlich zu erhöhen. Durch selbstlernende Algorithmen entsteht ein System, in dem sich Predictive Maintenance und Live Scaling automatisiert umsetzen lassen.

Homo Computerus: Gehört Programmieren zur Alphabetisierung von morgen?

Es ist nichts Neues, dass Code fast alle Bereiche unseres Modernen Lebens bestimmt. Trotzdem beschränken sich Programmierkenntnisse immer noch auf bestimmte Fachleute und
Communitys. Da sich die Fähigkeit, Anwendungen zu schreiben, immer weiter verbreitet, stellt sich nun allerdings Frage, ob das Coden in Zukunft zu den Grundfähigkeiten Lesen, Schreiben und Rechnen hinzukommen wird.

Eclipse Photon, Amazon SageMaker & die Golumne – Unsere Top-Themen der Woche

Eigentlich wäre dies genau der Ort, um über Fußball und das Ausscheiden „der Mannschaft“ zu sprechen. Das sparen wir uns allerdings – stattdessen schauen wir auf das Positive: Das Simultaneous Release Eclipse Photon ist erfolgreich durchgeführt worden, Werner Vogels stellte Amazon SageMaker vor und eine neue Ausgabe der Golumne ist auf JAXenter erschienen. Ist alles doch irgendwie auch spannender als Fußball, oder?!

Deep Learning für Echtzeit-Anwendungen mit TensorFlow, Deeplearning4j und H20

Auf der derzeit stattfindenden Machine Learning Conference in München sind die Themen Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen natürlich im Fokus. Auf der W-JAX 2017 gab es allerdings auch den ein oder anderen Talk aus dem Themengebiet: Kai Wähner, Technology Evangelist bei Confluent, zeigte in seiner Session, wie Deep-Learning-Modelle in Unternehmen genutzt werden können.

Datalore: Eine Webanwendung für Machine Learning

Noch müssen Menschen in den meisten Fällen den Maschinen Daten und deren Interpretation beibringen. Mit der Webanwendung Datalore wollen die Entwickler von JetBrains diesen Schritt zumindest ein wenig vereinfachen. Die Anwendung ist seit Februar in der offenen Beta verfügbar und soll das Erstellen von Berechnungen einfach und kollaborativ machen. Dabei wird unter anderem auf intelligente Vorschläge und inkrementelle Kalkulation gesetzt.

Java Magazin 5.18 erschienen: Maschinelles Lernen – neue Welten für Java-Entwickler

Es ist soweit, das neue Java Magazin ist da. Wir tauchen ein in die Welt des Maschinellen Lernens. Maschinelles Lernen hat nichts mit Java zu tun, könnten Sie vielleicht jetzt denken. Stimmt nicht ganz. Zwar wird Python als die Sprache für ML gehandelt, doch auch mit Java lässt sich einiges anstellen. Schauen wir uns beispielsweise an, wie TensorFlow mit Java funktioniert oder was es mit deeplearning4j auf sich hat.