#maschinelles lernen

Emotional intelligente Apps mit NativeScript und TensorFlow

Langweilige Apps waren gestern, heute geht es um empathische Apps, die auf den Nutzer eingehen. Mit NativeScript und TensorFlow lassen sich solche Apps entwickeln, wie Jen Looper in dieser Session von der International JavaScript Conference London 2018 zeigt.

Wie funktioniert Machine Learning?

Machine Learning ist kompliziert und nur für Experten geeignet. Oder? Nein! Joel Lord zeigt in seiner Session von der International JavaScript Conference London 2018, dass der Einstieg in das maschinelle Lernen gar nicht so schwer ist.

Amazon SageMaker: Die Werkbank für Machine Learning

Amazon SageMaker ist eine Werkbank für maschinelles Lernen, die für die Bedürfnisse von Data Scientists und Entwicklern optimiert ist. Der Service ist Teil des Amazon-Web-Services-(AWS-)Cloud-Angebots. Er deckt den gesamten Machine-Learning-Zyklus von der Datenexploration und Aufbereitung mit Jupyter Notebook über das Training und die Evaluierung von Modellen bis zum Betrieb eines trainierten Modells in der Produktion ab.

Der Blick in die Glaskugel: Predictive Analytics in Theorie und Praxis

Predictive Analytics ist derzeit eines der wichtigsten Anwendungsgebiete von Big Data. Es handelt sich um eine Teildisziplin von Business Analytics, die da ansetzt, wo OLAP oder Reporting aufhören. Statt nur die bestehende Situation zu analysieren, versucht Predictive Analytics mithilfe von Datenmodellen Vorhersagen über mögliche Ereignisse in der Zukunft zu treffen. Dabei besteht eine enge Verbindung zum Data Mining.

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