Python dominiert die Welt des Machine Learning weitgehend, aber im kommerziellen Bereich wird zumeist mit der Java Virtual Machine gearbeitet. In diesen Kontexten kann es nötig sein, TensorFlow-Modelle mit Java zu kombinieren. Christian Henkelmann verrät in diesem Video einige Tipps und Tricks, wie sich die JVM-Infrastruktur in diesen Fällen leichtern nutzen lässt und man ohne doppelten Code auskommt. Der Speaker zeigt in seiner Session von der ML Conference, wie man TensorFlow-Modelle auf die JVM bekommt und was dabei zu beachten ist.
Workshop: Machine Learning 101++ using Python
mit Dr. Pieter Buteneers (Chatlayer.ai)
Honey Bee Conservation using Deep Learning
mit Thiago da Silva Alves, Jean Metz (JArchitects)
Daten analysieren und transformieren mit Python
mit Doniyor Jurabayev (Freelancer)
Advanced Flow Control
mit Oz Tiram (noris network AG)
Der Speaker: Christoph Henkelmann
Christoph Henkelmann holds a degree in Computer Science from the University of Bonn. He is currently working at DIVISIO, an AI company from Cologne, where he is CTO and co-founder. At DIVISIO, he combines practical knowledge from two decades of server and mobile development with proven AI and ML technology. In his pastime he grows cacti, practices the piano and plays video games.
Christoph Henkelmann holds a degree in Computer Science from the University of Bonn. He is currently working at DIVISIO, an AI company from Cologne, where he is CTO and co-founder. At DIVISIO, he combines practical knowledge from two decades of server and mobile development with proven AI and ML technology. In his pastime he grows cacti, practices the piano and plays video games.
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