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Manifold: Ubers Debugging-Tool fĂĽr 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
#kĂĽnstlicheintelligenz #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 fĂĽr Einsteiger
#bigdata #kĂĽnstlicheintelligenz #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․․․