Microsoft trainiert KI durch menschliches Lächeln
Lernen durch Algorithmen und bald auch durch menschliches Lächeln: Microsoft arbeitet an einem Machine-Learning-System, das seine Entscheidungen anhand von Gesichtsausdrücken und Emotionen gewichte
Lernen durch Algorithmen und bald auch durch menschliches Lächeln: Microsoft arbeitet an einem Machine-Learning-System, das seine Entscheidungen anhand von Gesichtsausdrücken und Emotionen gewichte
Datenanalyse ist keine One-Man-Show des Data Scientist. Doch viele Fachabteilungen denken das, weil Unternehmen die Datenkompetenz nicht umfassend fördern.
Algorithmia beleuchtet im neuen Report State of Enterprise Machine Learning, womit sich die ML-Entwicklung im Jahr 2020 beschäftigen wird.
Der neue Internet-Handel wird viele Kaufsüchtige produzieren, die von Privatinsolvenz bedroht sein werden - das ist eine von zehn Prognosen, die Gartner für die digitale Zukunftsgesellschaft wagt.
Machine Learning und Künstliche Intelligenz – kaum ein Thema wird derzeit so heftig diskutiert und weckt derart viele Kontroversen.
Künstliche Intelligenz entwickelt sich zu einem Paradigma, das 2020 und darüber hinaus fast alle anderen "Trends" mehr oder weniger revolutionieren wird.
Wer ein Auto kauft, achtet inzwischen mehr auf digitale Features als auf Finessen der Ingenieurskunst. Techkonzerne wie Tesla, Google und Amazon stechen hier traditionelle Hersteller aus.
Bis zur Super-KI dauert es zwar noch eine Weile, aber das schmälert die Leistung aktueller KI-Technologie nicht.
Selbstlernende Systeme könnten Hoteliers und Gastronomen künftig enorm unterstützen.
Kunden- und Mitarbeitererfahrung sind in vielen Unternehmen zwei wichtige Antreiber und führen unabhängig voneinander zu jeweils tiefgreifenden Beziehungen.
Eine künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln, kann sehr komplex sein, sie zu verstehen, ist aber nicht allzu schwierig.
Traditionelle produktorientierte Geschäftsmodelle haben im KI-Zeitalter kaum noch eine Chance. Doch wie sollen die neuen Business-Modelle aussehen? Wie kann KI genutzt werden?
Unternehmen, die neue Erkenntnisse aus vorhandenen Daten gewinnen wollen, stehen häufig vor der Entscheidung, eigene Data Scientists mit einem Python-KI-Baukasten eine individuelle Anwendung bauen
Teachable Machine erlaubt es auch absoluten Anfängern, maschinelles Lernen einzusetzen. Jetzt hat Google Version 2.0 des kostenlosen Tools vorgestellt.
Vor allem das produzierende Gewerbe nutzt hierzulande IoT. Dabei steht die Optimierung der eigenen Prozesse im Vordergrund.
Händler setzen Künstliche Intelligenz (KI) vor allem im Marketing, Vertrieb und (Kunden-) Service ein.
Wer maschinelles Lernen sicher machen möchte, muss sich vor allem Gedanken um das maschinelle Lehren machen, findet die Google-Entwicklerin Cassie Kozyrkov.
Digitale Medien können auf individuelle Probleme der Schüler eingehen. Dieses Potenzial bleibt ungenutzt, sagt Birgit Eickelmann, Leiterin der deutschen Icils-Studie.
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein entscheidender Faktor, um das volle Potenzial aus Internet-of-Things-Kampagnen auszuschöpfen - das zeigt eine Studie.
Mit einem Smart Home ließe sich Energie und Geld sparen sowie komfortabler leben. Trotzdem kommt die Technik den meisten Deutschen nicht ins Haus.
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