Machine Learning bei der Krankheitserkennung

Krankheiten, vor allem schwere Krankheiten so früh wie möglich festzustellen, ist eines der ganz großen Ziele der Medizin. Je früher ein gesundheitliches Problem festgestellt wird, desto größer sind die Chancen, die Erkrankung erfolgreich zu behandeln. Insbesondere von vier verschiedenen Ansätzen mithilfe von maschinellem Lernen verspricht sich die Medizin größere Erfolge in der Zukunft. Diese unterschiedlichen Ansätze sind betreffen Chatbots, die Onkologie, die Pathologie und seltene Erkrankungen.

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Fast 100 fertige anpassbare Machine-Learning-Beispiele zum Ausprobieren

Wie wäre es, wenn man auf fast 100 fertig eingerichtete und einsatzbereite Machine-Learning-Instanzen als Beispiele zum Herumprobieren und Forschen zur Verfügung hätte? Klingt gut? Genau das bietet Google mit seinem Projekt Seedbank unter dem Namen Collection of Interactive Machine Learning Examples an. Schauen wir uns an, was es da so gibt und wie man da loslegen kann. „Fast 100 fertige anpassbare Machine-Learning-Beispiele zum Ausprobieren“ weiterlesen

Systemvoraussetzungen: Was brauche ich für Machine Learning?

Denkt man darüber nach, dass Machine Learning mit gewaltigen Datenmengen arbeitet, so stellt man sich Computer mit gigantischer Rechenkraft vor, die sich durch die Daten wühlen, um in angemessener Zeit zu einem Ergebnis zu kommen. Gigantische Rechen-Power wiederum bedeutet üblicherweise teure Computer. Das muss aber nicht sein. „Systemvoraussetzungen: Was brauche ich für Machine Learning?“ weiterlesen

Statistik und Stochastik: Die Basis für Machine Learning

Im Grunde erfindet Machine Learning das Rad nicht neu, denn die den unterschiedlichen Ansätzen des maschinellen Lernens zugrunde liegenden Verfahren basieren auf lange bekannten mathematischen Methoden aus der Statistik und Stochastik.

Um ein besseres Verständnis des maschinellen Lernens zu entwickeln, lohnt es sich, in die Bereiche der Statistik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung einzutauchen. Es gibt viele Einführungsbücher in diese beiden Felder der Mathematik, zwei sich ergänzende Bücher stammen aus dem Telekolleg: Statistik / Stochastik: Telekolleg und Mathematik Formeln und Begriffe: Telekolleg „Statistik und Stochastik: Die Basis für Machine Learning“ weiterlesen

IBM bietet „Machine Learning for Dummies“ als PDF zum Download an

Der US-amerikanische Tech-Konzern IBM bietet das Buch „Machine Learning for Dummies“ kostenlos als PDF zum Download an. Auf 75 Seiten bekommen interessierte Einsteigerinnen und Einsteiger eine schöne Einführung in das maschinelle Lernen auf Englisch. „IBM bietet „Machine Learning for Dummies“ als PDF zum Download an“ 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

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

Buchempfehlungen: Machine Learning lernen auf Deutsch

In der folgenden Liste sind Bücher versammelt, die beim Lernen von Machine Learning hilfreich sind. Das Besondere an dieser Liste ist, dass die Bücher deutschsprachig sind.

Neuronale Netze selbst programmieren: Ein verständlicher Einstieg mit Python

Deep Learning auf Basis von neuronalen Netzen gehört zu den häufigsten Vorgehensweisen beim Einsatz von Machine Learning. Bilderkennung, Spracherkennung, Schrifterkennung und viele andere elementare Anwendungen verwenden neuronale Netze, so dass es naheliegt, sich intensiv damit auseinanderzusetzen.

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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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Apple ruft Machine-Learning-Blog ins Leben

Neben den anderen US-Tech-Konzernen schien Apple bezüglich Machine Learning immer ein Schattendasein zu fristen, zumindest wirkte es so. Der Grund lag eher darin, dass Amazon, Facebook, Google und Microsoft mit ihren Versuchen und Erfolgen sehr öffentlich umgehen, während Apple im Verborgenen arbeitet und erst an die Öffentlichkeit geht, wenn sie von ihrem Produkt überzeugt sind.

Hinsichtlich Machine Learning ruft Apple nun eine bemerkenswerte Neuheit ins Leben und veröffentlicht auf einem eigenen Blog namens Apple Machine Learning Journal Beiträge zu Themen wie maschineller Text-, Bild-, Stimmen- und Spracherkennung. Die englischsprachigen Artikel gehen angenehm in die Tiefe und behandeln Ansätze wie Neuronale Netze, gehen aber auch in interdisziplinäre Gebiete wie beispielsweise linguistische Modelle.