Die Machine-Learning-Bibliothek PyTorch ist in Version 1.2 erschienen. Mit dem neuen Release geht die bislang experimentelle TensorBoard-Unterstützung in den stabilen Modus über. Ebenfalls dabei: Neues für TorchScript und ONNX sowie Breaking Changes.
Uber Technology Inc. hat die KI-Plattform „Plato Research Dialog System“ auf GitHub veröffentlicht. Mit Plato sollen Entwickler die Interaktion von KI-Systemen entwickeln und testen können, ohne dabei viel Code schreiben zu müssen.
Wie sich Intelligenz und Menschlichkeit in die eigene Anwendung integrieren lassen, zeigt Roman Schacherl in seiner BASTA!-Session anhand der Cognitive Services von Microsoft.
PyCharm 2019.2 steht bereit. Die aktuelle Version von JetBrains' Python-IDE unterstützt schon einige Features aus Python 3.8 und bringt außerdem Syntax-Highlighting für zusätzliche Sprachen mit.
Die Capped-Profit-Organisation OpenAI LP ist eine Partnerschaft mit Microsoft eingegangen – und das zahlt sich aus, denn sogleich wurde Microsofts stattliche Investitionssumme von einer Milliarde Dollar bekanntgegeben. Was bedeutet das für OpenAI und dessen Technologien?
Die Auswertung von Firmendokumenten im Unternehmenskontext kann aufwändig sein und viel Zeit in Anspruch nehmen. Wir haben Michael Kieweg auf der ML Conference 2019 dazu befragt, welche Vorteile der Einsatz von KI bei der Dokumentenanalyse bieten kann.
Ein weiteres Framework für Machine Learning ist da: Huskarl wurde auf Basis von TensorFlow entwickelt und kann mit OpenAI Gym verwendet werden. Einige Deep-Learning-Algorithmen sind bereits implementiert, weitere sollen noch folgen.
ML.NET 1.2 wurde mit neuen Features für den Model Builder und für die Preview des ML.NET CLI veröffentlicht. Zudem haben einige Komponenten des Frameworks für Machine Learning in .NET den Preview-Modus verlassen.
Sie sind neugierig, wie Sie Probleme in R lösen können, und haben möglicherweise schon Erfahrung mit SQL? Dann sind Sie bei diesem Artikel genau richtig! Wir beginnen mit den grundlegenden Elementen der Sprache – mit jeder Menge konkretem Beispielcode. Dann werfen wir einen Blick darauf, wie wir mit Daten umgehen können (hier helfen SQL-Grundkenntnisse – sind aber nicht erforderlich). Und zu guter Letzt widmen wir uns noch Anwendungsfällen, die typischerweise mit R gelöst werden können.
TensorWatch ist erschienen – ein neues Debugging-Tool speziell für Machine Learning. Es soll auch in komplexen Fällen eingesetzt werden können. In einem Blogeintrag wurde das neue „Schweizer Taschenmesser der Debugging-Tools“ vorgestellt.
Ein Forschungsteam am MIT hat ein neues probabilistisches Programmiersystem namens Gen entwickelt. Es soll vor allem Anfängern den Einstieg in die KI-Programmierung erleichtern, aber auch für Fortgeschrittene geeignet sein.
Wie kann man dabei vorgehen, künstliche Intelligenz im Unternehmen einzubinden? Was sind die Hürden und wie geht man mit ihnen um? Wir haben mit Fabian Silberer, Gründer und Geschäftsführer von sevDesk, über seine Erfahrungen bei der Entwicklung einer Buchhaltungs-KI gesprochen.
