Aktuelles aus dem Ressort Machine Learning

Machine-Learning-Modell trainieren: Machine Learning 101 mit ML.NET

Am Ende des ersten Teils dieser Serie haben wir erfolgreich eine Preprocessing Pipeline erstellt. An dieser Stelle setzen wir nun an, um unser Machine-Learning-Modell zu trainieren. Dazu schauen wir uns zunächst die Aspekte der Gewichtungen und des Bias an und erfahren anschließend, wie wir mit Hilfe von Evaluierung und Validierung die Aussagekraft unseres Modells optimieren können.

„AIOps spielt bei der Optimierung der Sicherheit von IT-Infrastrukturen eine entscheidende Rolle“

Zuerst einmal die gute Nachricht: Machine Learning wird weder Operator noch Entwickler ersetzen, auch nicht bei erfolgreicher Umsetzung einer AIOps-Strategie. Guy Fighel, General Manager of AI und Vice President of Product Engineering bei New Relic, erklärt im JAXenter-Interview, was genau AIOps eigentlich ist und wie Unternehmen und DevOps-Teams von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz profitieren können. Er gibt zudem Auskunft über die Rolle von Entwicklern in diesem Prozess und beantwortet die Frage nach der Sicherheit bzw. den Risiken.

Die Technologie hinter Bundesliga Match Facts xGoals

Die für die Organisation und das Marketing der 1. und 2. Fußball-Bundesliga verantwortliche Deutsche Fußball Liga (DFL) will ihren Zuschauern und Fans neue, innovative Inhalte bieten. Ein Paradebeispiel hierfür ist die ML-basierte Berechnung der Wahrscheinlichkeit eines Torerfolgs mittels xGoals, eines der Bundesliga Match Facts powered by AWS. Nachdem der erste Teil die Grundlagen des Statistikangebots behandelt hat, wird im Folgenden die zugrundeliegende Cloud-Infrastruktur betrachtet.

Machine Learning auf AWS bringt Datenanalysen ins Fußballspiel

Das kennt jeder Fußballbegeisterte: Ein Spieler schießt „das Traumtor“ und Publikum sowie Kommentatoren diskutieren sofort, wie schwierig es war, den Treffer zu erzielen. Bisher ließ sich diese Frage aufgrund des Gesehenen nur ungefähr beantworten. Dabei berücksichtigten die Betrachter vielleicht noch zu einem gewissen Grad die Zahl der Verteidiger um den Torschützen, die Position des Torhüters oder den Schusswinkel. Mit den Analysen von xGoals (kurz für „Expected Goals“), eines der Bundesliga Match Facts powered by AWS, lässt sich nun der Grund für das Staunen in Zahlen ausdrücken. xGoals zeigt dem Fußballfan exakt, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, aus einer spezifischen Situation heraus ein Tor zu erzielen – für jede potenzielle Schussposition auf dem Spielfeld.

„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.

Erklärbare Modelle: Visualisieren von Machine-Learning-Daten in VS Code

Visualisierungen im Code haben in den letzten Jahren erfolgversprechende Innovationen hervorgebracht. Hierzu zählen die durchgehende Integration einiger Spezialtechnologien des Machine-Learning-Mappings wie die Einbindung des Jupyter-Notebook-Formats in VS Code, MS Power BI sowie das Aufrufen von Tensorboard zur Darstellung und Protokollierung der Trainingsergebnisse. Dieser Artikel verdeutlicht, wie weit die Codevisualisierung vorangeschritten ist und wie eigene Projekte davon profitieren.

ML Conference & IoT Conference München 2020: Frühbucherrabatte bis 10. September

Die ML Conference Hybrid Edition und die IoT Hybrid Conference finden vom 16. bis 18. November 2020 in München statt – mit dem geballten Fachwissen internationaler Expertinnen und Experten aus den Bereichen Machine Learning, KI, Edge-Devices und mehr. Für beide Konferenzen stehen noch bis morgen Frühbucherrabatte zur Verfügung, z. B. in Form vergünstigter Tickets oder einem gratis Raspberry Pi.

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