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.

Applying Machine Learning online at Scale

by Jon Bratseth (Verizon)

Interpretable Machine Learning – Application to Finance and Banks

by Debjyoti Paul (Amazon)

Deep Learning mit TensorFlow 2

mit Jakob Karalus (Deloitte)

Alles selber lesen war gestern – wie man mit Machine Learning große Textmengen in Erkenntnisse verwandelt

mit Stephanie Fischer und Dr. Christian Winkler (datanizing)

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.

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