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#Maschinelles Lernen

So helfen Robotik und Machine Learning im medizinischen Alltag

Schon länger klagen nicht nur deutsche Krankenhäuser über einen Mangel an Fachpersonal und die daraus entstehende Arbeitsbelastung. Obwohl Technologie den vielbeklagten Ärztemangel nicht beheben wird, können neuste Entwicklungen in Machine Learning, künstlicher Intelligenz und Robotik dazu beitragen, medizinische Abläufe effizienter zu gestalten und das Patientenwohl zu fördern. Nachdem Teil 1 der Artikelserie sich mit künstlicher Intelligenz und Machine Learning auseinandersetzte, beschäftigen wir uns diesmal mit der Robotik im Gesundheitswesen.

Machine Learning Experten-Check: 6 Tipps für den Einstieg in das maschinelle Lernen

Machine Learning ist die neue Formel dafür, was man einmal Künstliche Intelligenz genannt hat. In unserem Themen-Dossier spüren wir dem neuen Trend nach und stellen aktuelle ML-Lösungen vor, darunter die Numenta-Plattform für intelligentes Computing, die Machine Learning Library Spark MLlib, das Natural-Language-Processing-Projekt Cortical.io , das ML-Framework Apache Mahout, das Bilderkennungs-API CognitiveJ und das Data-Mining-System ADAMS. Vorab haben wir die Leiter der Projekte gebeten, uns ihre Faszination für intelligente Maschinen genauer zu erklären und Tipps für den Einstieg in die ML-Welt zu geben.

TensorFlow: Der Weg des maschinellen Lernens

Mit TensorFlow hat Google ein Tool für verteilte Systeme, die Basis der für maschinelles Lernen so wichtigen neuronalen Netze, in die Open-Source-Welt entlassen. Es ist ein weiteres Zeichen, dass maschinelles Lernen den Schritt von den Listen der Technologientrends in die Wirklichkeit macht.

Machine Learning und künstliche Intelligenz in der Medizin

Schon länger klagen nicht nur deutsche Krankenhäuser über einen Mangel an Fachpersonal und die daraus entstehende Arbeitsbelastung. Obwohl Technologie den vielbeklagten Ärztemangel nicht beheben wird, können neuste Entwicklungen in Machine Learning, künstlicher Intelligenz und Robotik dazu beitragen, medizinische Abläufe effizienter zu gestalten und das Patientenwohl zu fördern. In der ersten Hälfte dieses zweiteiligen Artikels widmen wir uns den Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz im Gesundheitssektor.

Maschinelles Lernen mit Java: Eine Einführung

Experten für Maschinelles Lernen sind gefragter denn je – spätestens seit Amazons personalisierter Online-Werbung und Spracherkennungsdiensten wie Siri, Google Now oder Cortana. Grund genug, sich das Thema auf JAXenter diese Woche etwas genauer vorzunehmen. Zu Beginn führt Lars Schwabe in das Thema ein: Wie funktioniert Machine Learning eigentlich, welche Frameworks helfen bei der Umsetzung, wohin geht der Trend in Sachen Künstlicher Intelligenz?