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Maschinelles Lernen

„Algorithmen sind weder neutral noch wertfrei“

Gerade bei den Algorithmen des Maschinellen Lernens besteht die Gefahr, dass sich Wertungen und Gewichtungen einschleichen, die so nicht gewollt sind. Dr. Katleen Gabriels, Assistenzprofessorin an der Technischen Universität Eindhoven, plädiert dafür, dass jede Anwendung mit künstlicher Intelligenz einen Ethikkodex braucht. In Ihrer Keynote auf der MLCon wird welchen Stolperfallen sich für Entwickler auftun und wie man diese umgehen kann. Uns gab sie im Interview einen kleinen Vorgeschmack.

Vision/Speech API, TensorFlow & Cloud Machine Learning: So macht Google Maschinen klüger

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.

Machine Learning in Elasticsearch: Auf der Suche nach Zeitreihen-Anomalien

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.

Immer noch Java und Blockchain, Docker und Machine Learning als Neueinsteiger – Top 10 der populärsten JAXenter-Stories

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.

Machine-Learning-Bibliothek hilft dabei Texte zu verstehen

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.