Manifold: Ubers Debugging-Tool für Machine-Learning-Modelle wird Open Source
#softwareundinfrastruktur #github #machinelearning #opensource

Mit Ubers Debuggung-Tool Manifold lassen sich etwaige Probleme in Machine-Learning-Modellen aufdecken․ Jetzt hat der Ride-Sharing-Dienst die Software unter einer Open-Source-Lizenz veröffentlicht․
2019 hat Uber mit Manifold ein visuelles Werkzeug vorgestellt, das der Dienstleister intern zum Debuggen von Machine-Learning-Modellen einsetzt․ Jetzt hat Uber das Tool als Open-Source-Software veröffentlicht․ Manifold funktioniert als modellagnostisches Visualisierungs-Tool, das Entwicklern beim Aufspüren von Performanceproblemen hilft․ Mithilfe der Software sollen Entwickler erkennen können,․․․

TensorFlow 2․1: Keras passt sich Googles TPU besser an
#machinelearning

Mit Version 2․1 des Machine-Learning-Frameworks Tensorflow verbessert das Projekt das Zusammenspiel mit Googles TPU weiter und unterstützt nativ die Ausführung auf GPU․
Erst vor drei Monaten war Tensorflow in Version 2․0 erschienen․ Seit der Version 2․0 ist auch das vormals eigenständige Deep-Learning-Projekt Keras eng an Tensorflow angebunden․ Das Projekt entwickelt seither ausschließlich das Tensorflow-Modul tf․keras weiter, so dass Neuheiten nurmehr in diesem Modul zu erwarten sind․
In Version 2․1 arbeitet das Keras-Modul effizienter mit Googles TPU (Tensor․․․

Das können Shopbetreiber von Instagram und Pinterest lernen
#marketing #onlinehändler #socialcommerce #machinelearning

Instagram und Co․ verändern sowohl das Marketing als auch die Shopping-Gewohnheiten․ Welche Social-Commerce-Funktionen sich Shopbetreiber zunutze machen können, erklärt unser Gastautor․
Bildlastige Plattformen wie Instagram und Pinterest haben einen massiven Einfluss darauf, wie Nutzer heute mit Marken interagieren und wie sie sich zu Produkten informieren․ Das Stichwort hier heißt: Inspiration․ Stundenlang scrollen sich die Nutzer durch die verschiedensten Beiträge, immer auf der Suche nach dem nächsten hübschen Outfit oder der nächsten Wohnidee․ Idealerweise können die․․․

Google Stadia: Neue KI-Projekte sollen Spielemachern bei der Entwicklung helfen
#künstlicheintelligenz #googlestadia #machinelearning

„Semantic ML“ und „Chimaera“ sind zwei Experimente, die zeigen, was KI und Machine Learning beim Spieldesign leisten können․ Zwei Google-Stadia-Entwicklerinnen haben sie t3n erklärt und vorgeführt․
Mit Stadia hat Google seinen Hut in den Cloud-Gaming-Ring geworfen․ Nach dem Start im November 2019 zeigte sich der Spieledienst als grundsolide, von einigen Kinderkrankheiten und einem sehr eingeschränkten Spielekatalog einmal abgesehen․ Großes Potenzial ist definitiv da – t3n hatte sich Stadia für euch zum Release angesehen․
Wie Teile dieses Potenzials aussehen könnten, hat Google Anfang März․․․

Deepcomposer: Warum AWS jetzt ein Midi-Keyboard auf den Markt bringt
#machinelearning #aws

Ausgerechnet Amazons Cloud-Sparte AWS verkauft jetzt ein Midi-Keyboard․ Dahinter steht allerdings nicht der Versuch, den Markt für elektronische Musikinstrumente aufzumischen․ Vielmehr dient das Deepcomposer getaufte Produkt als Werkzeug für den Einstieg ins maschinelle Lernen․
Mit dem Deepcomposer verkauft Amazons Cloud-Sparte AWS jetzt ein Midi-Keyboard, das Entwicklern die Grundlagen generativer KI auf spielerische Art und Weise näherbringen soll․ Mithilfe von maschinellem Lernen können auf dem Keyboard eingespielte Musikstücke um KI-generierte Begleitspuren ergänzt werden․ Das Ergebnis kann dann direkt aus der Software heraus auf Soundcloud veröffentlicht werden․․․․

Deep Learning und Data-Science für Einsteiger
#bigdata #künstlicheintelligenz #machinelearning #deeplearning

Künstliche Intelligenz eröffnet nicht nur für Data-Scientists neue Karrieremöglichkeiten․ Auch der Quereinstieg ist nicht abwegig, sofern einige Hausaufgaben gemacht werden․
Viele Unternehmen arbeiten heute noch mit rudimentären KI-Systemen, die teilweise selbst entwickelt, teilweise hinzugekauft wurden․ In Zukunft werden diese Systeme optimiert, durch bessere ersetzt oder gänzlich neu gedacht werden․ Das erfordert eine gute Projektplanung․ Bei einem KI-System mag der Algorithmus der wissenschaftlich interessantere Teil sein, in der Praxis geht es jedoch vor allem․․․

Microsoft setzt auf KI zum Finden von Sicherheitslücken
#künstlicheintelligenz #leak #machinelearning #microsoft #opensource

Die Datenlage bei Microsoft ist offenbar groß genug für Machine Learning․ Das Modell soll Open Source werden․

Das Security-Team von Microsoft setzt auf Machine-Learning-Modelle, um gemeldete Fehler danach zu klassifizieren, ob sie sicherheitskritische Lücken sind oder nicht, wie das Unternehmen in seinem Blog mitteilt․ Durch eine neue Methode sei das Modell dabei so gut, dass in 99 Prozent aller Fälle gemeldete Fehler korrekt als sicherheitsrelevant klassifiziert werden und in 97 Prozent aller Fälle․․․

„Keen“: Google bringt neuen Content-Aggregator an den Start
#google #machinelearning #socialmedia #pinterest

Google wagt mit seiner neuen Plattform Keen einen weiteren Vorstoß in Richtung Social Media․ Die Funktionsweise ähnelt Diensten wie Pinterest oder Feedly․
Google hat das neueste Projekt seines Inkubators Area 120 an den Start gebracht․ Der Content-Aggregator Keen ist ein Mix aus Pinterest und dem Google-Alerts-Service und soll Nutzern das Finden und Suchen nach für sie interessantem Content erleichtern․
Schlagworte und Machine Learning: So funktioniert Keen
Nutzer der neuen Plattform können zu jedem für sie interessanten Themenkomplex sogenannte․․․

Compute Engine A2: Google packt Nvidias A100 in die Cloud
#server #machinelearning #google #cloudcomputing

Nvidias A100-Beschleuniger kommen jetzt auch in Instanzen von Googles Compute Engine in der Cloud zum Einsatz․ Dort sollen sie die Leistung für maschinelles Lernen verbessern․

Google hat als erster Cloud-Anbieter mehrere Instanzen veröffentlicht, die Nvidias A100-Beschleuniger nutzen․ Die Compute Engine A2 basiert auf Systemen von Nvidia, die Google mit Intel-Prozessoren kombiniert․ Vorerst sind die Instanzen nur per privatem Alpha-Programm verfügbar, sie eignen sich für maschinelles Lernen – also Training sowie Inferencing – und für High Performance Computing (HPC)․․․

KI, Blockchain, IoT – wie Buzzwords Produkte verkaufen
#blockchain #internetofthings #startups #künstlicheintelligenz #machinelearning #marketing

Buzzwords! Das Marketing liebt sie, Insider und Experten hassen sie und dennoch werden sie inflationär genutzt․ KI, Blockchain, IoT, neuronale Netze und Deep und Machine Learning sind heiß․ Die Frage ist nur, ob sie wirklich Bestandteil des Produktes sind– oder eher des Marketings․
Noch vor Jahren war der Begriff „Digitale Transformation“ oder „Digitalisierung“ ein Signal, dass man die Zeichen der Zeit erkannt hat und alles auf Fortschritt setzt․ Der Dachbegriff bot sich dabei für alles Mögliche an: Ehemals per Fax versendete Bestellungen werden jetzt digital per Mail verschickt․ Mitarbeiter besprechen jetzt alles per Chat, statt in Meetings․ Und irgendwie gehört auch․․․

Retourenquote senken: Mit künstlicher Intelligenz Rücksendungen minimieren
#ecommerce #zalando #machinelearning #künstlicheintelligenz

Noch immer sind Retouren eine der größten Sorgen im E-Commerce․ Deshalb entwickeln Dienstleister und Onlinehändler zunehmend Strategien auf Basis von Machine Learning, um die Retourenquote zu senken․

Retouren sind für den Onlinehandel das wohl größte und eines der teuersten Ärgernisse: Mit rund 19 Euro – je nach Waren­gruppe und Komplexität der Prüfung – beziffern Handels­experten die Kosten, wenn ein Kunde eine online bestellte Ware zurückschickt (jeweils zur Hälfte Transport- und Bearbeitungskosten)․ Und ­immerhin geht im Schnitt laut dem Retourentacho der ­Universität Bamberg jedes․․․