Open-Source
29.06.2020
MLflow-Projekt tritt der Linux-Foundation bei
MLflow, eine von Databricks entwickelte Open Source-Plattform für maschinelles Lernen (ML) wird der Linux Foundation beitreten.
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Datenanalyse
21.06.2020
Neue Modelle für schnellere Prognosen
Große Mengen an Daten werden meist als Gewinn gesehen. Dennoch ist ihre Verwertung oft eine Herausforderung, denn je höher die Komplexität und Menge der Daten ist, umso komplexer und langwierig wird auch deren Verarbeitung.
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Künstliche Intelligenz
15.06.2020
KI unterstützt Fachkräfte bei der Montage
Künstliche Intelligenz (KI) macht es möglich, dass auch Maschinen Objekte erkennen können.
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web & mobile DEVELOPER 7/2020
15.06.2020
Die Highlights der Ausgabe 7/2020
Es gibt eine ganze Reihe von Tools und Tricks, mit denen Sie den JavaScript-Code Ihrer Webseiten und Applikationen gegen Angreifer schützen können.
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KI und personalisierte Medizin
05.06.2020
Spitzenforschung weltweit vernetzt
Im Internationalen Leibniz-Zukunftslabor Künstliche Intelligenz (LeibnizKILabor) werden ab Sommer 2020 Wissenschaftler aus vielen Ländern an aktuellen Themen der Künstlichen Intelligenz (KI) und ihrer Anwendung in der personalisierten Medizin forschen.
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Maschinelles Lernen mit dem Python-Ökosystem (Teil 7)
21.05.2020
Ein bewährtes ML-Anwendungsfeld
Empfehlungsdienste haben sich im Alltag bereits fest etabliert und gehören zu den am längsten eingesetzten Anwendungsgebieten des Maschinellen Lernens (ML).
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AI Horizons Network
04.05.2020
Uni Stuttgart als erster europäischer Teilnehmer
Die Universität Stuttgart tritt als erste Institution in Europa dem AI Horizons Network von IBM bei, um im Rahmen einer mehrjährigen Kooperation die KI-Forschung zur Interaktion von Sprache und Wissen voranzutreiben.
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Virtuelles Museum
04.05.2020
Museumsbesuch auf dem Sofa
Was haben über 3000 Jahre alte Kunstgegenstände aus der Königsgruft von Qaṭna im heutigen Syrien, der rund 1000 Jahre alte Wall im nordeuropäischen Haithabu und die mittelalterlichen Burgen Staufeneck und Ramsberg im Filstal gemeinsam?
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Framework
20.04.2020
Neo4j for Graph Data Science
Das Framework Neo4j for Graph Data Science verbindet native Graphanalytik und Graphdatenbank mit skalierbaren Graph-Algorithmen und anschaulicher Visualisierung.
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Maschinelles Lernen mit dem Python-Ökosystem (Teil 6)
17.04.2020
Komponenten für Wissensaufbau erkunden
Cluster- und Assoziationsanalyse helfen beim Aufspüren von Strukturen und Abhängigkeiten im Wissensraum und dienen so als wichtiges Hilfsmittel dessen Komplexität zu reduzieren.
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