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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.

Die Programmiersprache Python erfreut sich wachsender Beliebtheit. Vor allem im Bereich des maschinellen Lernens ist Python gesetzt. Wir haben uns mit Oz Tiram, Senior IT-Architekt bei der noris network AG und Sprecher auf dem Python Summit 2019, über die Gründe für Pythons Popularität sowie den aktuellen Stand der Python-Sprachentwicklung unterhalten.

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.

Jupyter Notebooks: Wer sich mit Machine Learning beschäftigt, stolpert irgendwann über diesen Namen. Wann aber lohnt es sich, einen Blick darauf zu werfen? Diese Frage beantwortet Michael Zickert im Interview zum Python Summit 2018.

Bilderkennung mit neuronalen Netzen ist heute ein großer Trend. Wie funktioniert das und wie gut muss man sich dafür mit Machine Learning auskennen? Wir haben Shirin Glander nach Technologien, Trends und Tipps für die maschinelle Bilderkennung mit neuronalen Netzen gefragt.

Machine Learning, Deep Learning, verschiedene Arten von Networks, Tools und Frameworks: Die Welt des maschinellen Lernens ist groß und bietet inzwischen schon zahlreiche Optionen. Wir haben mit Oliver Zeigermann, Trainer auf dem ML Summit, über genau diese Vielfalt gesprochen.