Aktuelles aus dem Ressort Machine Learning

Deep Probabilistic Modelling mit Pyro

Deep Probabilistic Modelling: Wie sieht eine angemessene Modellierung unsicheren Wissens für die Analyse mit Machine Learning aus? Einen Ansatz mit Pyro stellt Chi Nhan Nguyen in dieser Session von der ML Conference 2019 vor. Jetzt im Video die gesamte Session ansehen!

TensorFlow 2.0: Das finale Release ist da

TensorFlow 2.0 ist erschienen. Die Major-Version des Open-Source-Frameworks für Machine Learning bringt einige Neuerungen mit. Dazu zählen eine stärkere Keras-Integration, Performance-Verbesserungen und Breaking Changes.

Chatbots sind doof: Aber warum?

Oft ist die Interaktion mit Chatbots eher anstrengend. Aber woran liegt das? Ist die Technologie nicht ausgereift oder mangelt es an der passenden Implementierung? Dieser Frage geht Pieter Buteneers in dieser Session von der ML Conference nach.

Neuronale Netzwerke mit PyTorch entwickeln, trainieren und deployen

PyTorch ist zur Zeit eines der populärsten Frameworks zur Entwicklung und zum Trainieren von neuronalen Netzwerken. Es zeichnet sich vor allem durch seine hohe Flexibilität und die Möglichkeit aus, Standard-Python-Debugger einzusetzen. Dabei müssen keinerlei Abstriche bezüglich der Trainingsperformance gemacht werden.

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