KI und intelligente Maschinen werden zu einem allgegenwärtigen Bestandteil unseres Alltags. Doch während Emotionen bei jeder menschlichen Interaktion eine Schlüsselrolle spielen, fehlt den Maschinen heute dieser emotionale Aspekt erheblich. Maschinen, die in der Lage sind, Emotionen auf der Grundlage von Gesichtsausdruck, sprachlichen Interaktionen, Körpersprache usw. zu verstehen, haben das Potenzial, die Mensch-Maschine-Interaktion auf eine andere Ebene zu heben, die derzeit noch wenig erforscht ist, aber immense Möglichkeiten bietet. In diesem Talk von der ML Conference beleuchtet Srividya Rajamani die jüngsten Fortschritte im Bereich des emotionalen maschinellen Lernens und die Vor- und Nachteile des Aufbaus emotional intelligenter Maschinen.

Applying Machine Learning online at Scale

by Jon Bratseth (Verizon)

Interpretable Machine Learning – Application to Finance and Banks

by Debjyoti Paul (Amazon)

Market Segmentation in the Era of Big Data

mit Özge Sahin (SkyScry)

Deep Learning mit TensorFlow

Mit Jakob Karalus (Deloitte Consulting)