Einführung in Machine Learning von Google

Google-Mitarbeiter Jason Mayes hat mit vielen Stunden Arbeit eine Einführung ins maschinelle Lernen erstellt, die unter Machine Learning 101 für alle frei verfügbar ist. Wer des Englischen mächtig ist, sollte sich das Ergebnis ansehen – aber Vorsicht: Mayes warnt, dass man zur Lektüre zwei Stunden ungestörte Zeit mitbringen sollte. „Einführung in Machine Learning von Google“ weiterlesen

Beispiel für Reinforcement Learning in der Spieleentwicklung

Gerade bei Spielen ist es unbefriedigend, wenn sich Abläufe wiederholen oder wenn vom Computer gesteuerte Spielfiguren (NPCs) unpassend agieren. Hier kann Machine Learning helfen, damit diese Spielfiguren eigene und zum Spiel passende Eigenschaften entwickeln. In einem Blog-Beitrag bei Unity, der Spiel-Engine, geht es genau um das Thema „Maschinell lernende Figuren in einem echten Spiel“. „Beispiel für Reinforcement Learning in der Spieleentwicklung“ weiterlesen

Was ist IBM Watson?

Der Tech-Gigant IBM hat es mit „Watson“ geschafft, dass der Begriff „Künstliche Intelligenz“ in vielen Mainstream-Medien Einzug gehalten hat. Auch wer nichts mit AI („Artificial Intelligence“) zu tun hat, kann etwas zum 2011er Sieg Watsons im Spiel „Jeopardy“ im US-Amerikanischen Fernsehen sagen. Was aber ist dieses „Watson“ eigentlich und welche Versprechen im von Mythen umnebelten Umfeld der künstlichen Intelligenz kann IBM damit halten? Und was hat der Hund auf dem Bild damit zu tun? „Was ist IBM Watson?“ weiterlesen

Buchempfehlung: the four (Amazon, Apple, Facebook, Google) – Teil 2

(Hier geht es zum ersten Teil der Buchempfehlung, falls du den noch nicht gelesen haben solltest.)

Es gibt keine Garantie für eine steile Karriere, aber Scott Galloway als Professor für Markenstrategie und digitales Marketing an der New York University Stern School of Business hat aus seiner Erfahrung zahlreiche Hinweise für uns, die Leserinnen und Leser seines Buchs the four*, wie man in einer zunehmend digitaleren Wissensgesellschaft agieren sollte. „Buchempfehlung: the four (Amazon, Apple, Facebook, Google) – Teil 2“ weiterlesen

Buchempfehlung: the four (Amazon, Apple, Facebook, Google) – Teil 1

Blicken wir mit diesem Beitrag einmal über den Tellerrand des Machine Learning: Hier geht es um Professor Scott Galloways Buch the four*. Mit the four* bezeichnet Galloway die vier Tech-Giganten Amazon, Apple, Facebook und Google. In seinen Augen sind das die vier Unternehmen, die im Moment den Alltag von Milliarden Menschen am nachhaltigsten und intensivsten bestimmen. In seinem Buch erläutert er, wie es dazu kam, dass die Vier den Tech-Olymp erklimmen konnten, warum sie sich dort halten können, welche Gefahren auf sie lauern, ob sich zu den Vier ein fünftes Unternehmen gesellen könnte und welche Konsequenzen aus der Macht der Vier für uns Leserinnen und Leser erwachsen. „Buchempfehlung: the four (Amazon, Apple, Facebook, Google) – Teil 1“ weiterlesen

Deep Learning kommt im Mainstream an

Unter dem Titel „Künstliche Gehirne, die selbstständig lernen: So wird #DeepLearning dein Leben umkrempeln“ lief auf heute+ vom ZDF eine 15-minütige Sendung zur künstlichen Intelligenz. Journalist Daniel Bröckerhoff führt durch die Sendung.

In der Sendung erfahren die Zuschauerinnen und Zuschauer, was das Besondere an neuronalen Netzen ist, wer derzeit die Datenhoheit hat und welche Gefahren der Gesellschaft durch den zunehmenden Einsatz von Deep Learning drohen.

Schaut euch die Sendung ruhig an, aber seid nicht zu enttäuscht, wenn es letztlich wieder nur um eine Dystopie herum gesprochen wird und einmal mehr die Bedrohungen und Gefahren einer vermeintlich neuen Technologie in den Vordergrund gestellt werden.

Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und künstlicher Intelligenz?

Anfängerinnen und Anfängern ist nicht ganz klar, was künstliche Intelligenz von maschinellem Lernen unterscheidet. Hier möchte ich das verwirrende Knäuel der verschiedenen Begriffe auflösen. „Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und künstlicher Intelligenz?“ weiterlesen

Was ist Deep Learning?

„Deep Learning” heißt auf Deutsch „künstliche neuronale Netze“, womit die Arbeitsweise dieses Ansatzes schon klarer wird. Als Inspiration dient hierbei das Gehirn, was in Ebenen von neuronalen Netzen organisiert ist.

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Wo wird Machine Learning eingesetzt?

Auch wenn vielen digital versierten Menschen klar ist, dass Machine Learning einen qualitativen Vorwärtssprung in der Computergeschichte darstellt, lohnt sich ein Blick in die tatsächlichen Einsatzfelder der Methoden. Allgemein lässt sich konstatieren, dass überall, wo viele Daten anfallen, der Einsatz von Machine Learning naheliegt. Hier folgen einige prominente Beispiele:

Selbstfahrende Fahrzeuge

Als der nächste große Wurf in der Transportbranche gelten selbstfahrende Fahrzeuge. Von dieser Art Transportmittel erwarten alle Verkehrsteilnehmer, Hersteller und Versicherungen mehr Effizienz bei gleichzeitig weniger Unfällen. Damit selbstfahrende Fahrzeuge im Massenmarkt ihren Einsatz finden, setzen die Ingenieurinnen und Ingenieure auf Machine Learning.

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Machine Learning bei Spotify: Wie personalisierte Playlists entstehen

Der bekannte Musik-Streaming-Dienst Spotify setzt stark auf maschinelles Lernen, um den Wünschen seiner Kundinnen und Kunden gerecht zu werden. Im Artikel „Spotify’s Discover Weekly: How machine learning finds your new music“geht die Software-Entwicklern Sophia Ciocca auf die zugrundeliegende Technik bei Spotifys Empfehlungen ein, die für die Kundinnen und Kunden wie Magie wirken.

„Machine Learning bei Spotify: Wie personalisierte Playlists entstehen“ weiterlesen