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ML Summit
Das große Trainingsevent für Machine Learning & Data Science

1
Okt

„Wir raten zu klassischen Machine-Learning-Algorithmen, die sich mit ähnlichen Mitteln wie traditionelle Software skalieren lassen“

Auf dem ML Summit präsentieren Kim Nena Duggen und Oliver Zeigermann einen Workshop über die Anwendung von Maschine Learning im eigenen Projekt. Bereits vor dem Event haben wir mit Oliver Zeigermann darüber geredet, woher man eigentlich weiß, wann sich ein Blick auf Machine Learning lohnt und wie sich die Arbeit damit von anderen IT-Projekten unterscheidet.
5
Aug

Jupyter Notebooks für Lehre und Entwicklung – alles im Blick:
Notizbuch für Entwickler

Denkt man an Themen, die sich mangels Laborausstattung nur schwer oder gar nicht veranschaulichen lassen, kommen einem vielleicht Elektronik und ähnliche Themen in den Sinn. Dass allerdings auch ein eben mal schnell erstellter Algorithmus angesichts des Fehlens von Compiler und Co. Probleme verursachen kann, stellt man oft erst bei schärferem Nachdenken fest. Grundlage aller Jupyter-bezogenen Projekte ist ein als IPython bezeichneter Kernel, der im Prinzip eine um Komfortfunktionen erweiterte Variante der interaktiven Ansicht in REPL (Read-Eval-Print Loop) darstellt. Hintergedanke des meist nur als Komponente anzutreffenden Diensts war es, Entwicklern ein bequem ansprechbares Interface zu REPL zu geben, über das sich...
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23
Aug

„Machine Learning ist nicht die Zukunft, sondern die Gegenwart“

Maschinelles Lernen – ein Zukunftsthema? Nein, sagt Oliver Zeigermann, Software-Entwickler bei embarc und Sprecher auf dem ML Summit 2019. Denn schon heute sind Anwendungen, die auf Machine-Learning-Mechanismen beruhen, in unserem Alltag gegenwärtig. Wo das heute geschieht, wie Reinforcement Learning funktioniert und welche Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens uns noch bevorstehen, haben wir im Interview mit ihm besprochen.