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.
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.
Go-Meister Lee Se-dol, der lange Jahre als bester Go-Spieler der Welt galt, ist zurückgetreten. Der 36-Jährige machte die Google-KI Alphago mitverantwortlich für diesen Schritt.
Wir leben in einer Wissensgesellschaft. Wissen und der Umgang damit kann für jedes Unternehmen wichtige Wettbewerbsvorteile am Markt bringen.
Selbstlernende Systeme könnten Hoteliers und Gastronomen künftig enorm unterstützen.
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.
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.
Macht uns KI arbeitslos? Bekommen wir die ethischen Fragen in den Griff? Wird die Menschheit dümmer? Über KI wird viel Widersprüchliches gesagt. Eines aber ist sicher: KI kommt im großen Stil.
Den Forschern am OpenAI, einem kommerziellen Forschungsinstitut für Künstliche Intelligenz, ist es gelungen, eine Roboterhand so zu trainieren, dass sie einen sogenannten Zauberwürfel lösen kann.
Von künstlichen neuronalen Netzen hat heute jeder schon einmal gehört. In ihrem Schatten gedeihen aber noch andere Arten des maschinellen Lernens.
EKI-Technologie von Here soll Autofahrer frühzeitig über Hindernisse und andere Gefahrenquellen informieren.
Bei der Konferenz für Big Data, Data Science und Machine Learning geht es um große Datenmengen, aus denen geschäftsrelevante Informationen zu ziehen sind.
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