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
Aktuelle Erfolge mit Maschinenlernen erwecken den Eindruck, Computer würden immer intelligenter. Doch ein wichtiger Experte für das Gebiet ist anderer Meinung.
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.
Mit kluger Software will die Formel 1 berechnen, ob ein Überholvorgang erfolgreich wird. Doch dann kommt häufig das Wetter dazwischen.
Das Narrativ der Globalisierung ist unter Druck. Gartners Studienprojekt Digitopia 2035 entwirft Szenarien, mit denen Unternehmen die Arbeit an der Zukunft schon heute beginnen können.
Fast jeder ernst zu nehmende deutsche Konzern hat eins und auch der Mittelstand zieht nach: Warum sind Innovation-Labs oftmals mehr Schein als Sein und was ist die Alternative?
Selbstlernende Systeme könnten Hoteliers und Gastronomen künftig enorm unterstützen.
Die Deutsche-Bank-Tochter DWS streicht Titel wie "Head of" und "Director" und verzichtet auf Beförderungen. Das Unternehmen folgt damit einem Trend.
Die Landwirtschaft entdeckt die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz und der Cloud für sich. 5G macht sich auf der Leitmesse hingegen rar.
Eine künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln, kann sehr komplex sein, sie zu verstehen, ist aber nicht allzu schwierig.
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.
In vielen Unternehmen führt die IT-Abteilung ein Eigenleben und kämpft mit Altlasten. Zu den besten gehört aber, wer in neuen Strukturen denkt.
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.
Erfahren Sie, welche Aufgaben bei Data-Science-Projekten durch Automated Machine Learning automatisiert werden können und welche nicht.
Anwender können aus einer Vielzahl von Tools für Machine und Deep Learning wählen. Es gilt allerdings genau zu überlegen, denn jedes Werkzeug eignet sich speziell für bestimmte Aufgaben.
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