Bevor Unternehmen übereilt künstliche Intelligenz implementieren, sollten sie zunächst kritisch überprüfen, welches Einsatzfeld ihre Organisation überhaupt voranbringt, findet Data Scientist und t3n-Gastautor Ryan Chaves.
WeiterlesenGoogle Analytics soll euch ab sofort selbstständig über „signifikante“ Entwicklungen in eurem Traffic-Verlauf informieren. Dazu setzt das Trackingtool maschinelles Lernen ein.
WeiterlesenGoogle wagt mit seiner neuen Plattform Keen einen weiteren Vorstoß in Richtung Social Media. Die Funktionsweise ähnelt Diensten wie Pinterest oder Feedly.
WeiterlesenDie Datenlage bei Microsoft ist offenbar groß genug für Machine Learning. Das Modell soll Open Source werden.
WeiterlesenDie beiden Machine-Learning-Frameworks Tensorflow und Pytorch liefern sich einen engen Wettstreit um die Dominanz im Deep Learning. Beide haben eine starke Basis.
WeiterlesenRalf Herbrich ist seit sechs Jahren wissenschaftlicher Leiter von Amazons Machine-Learning-Abteilung in Berlin. Wir haben mit ihm über die konkreten Herausforderungen in der kundenorientierten KI-Entwicklung und die Frage gesprochen, warum das Interface von Alexa noch nicht perfekt ist.
WeiterlesenMithilfe von Machine Learning erschließen sich Firmen neue Umsatzquellen und senken die Kosten. Um das Thema gezielt voranzutreiben, sollten Führungskräfte jedoch einige wichtige Fragen klären.
WeiterlesenMachine Learning und KI sind Buzzwords in der Tech-Szene. Doch was oft sehr kompliziert und abstrakt klingt, muss es gar nicht sein.
WeiterlesenPython wird gerade so viel diskutiert wie schon seit Jahren nicht mehr. Woher kommt das aktuelle Interesse und kann es anhalten?
WeiterlesenIT-Konzerne rüsten auf: Sie investieren in maschinelles Lernen. Schon Mitte der 60er Jahre entstand ein Hype um die lernende Maschine. Dabei verstehen wir die Algorithmen immer noch nicht richtig.
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