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Bildverarbeitung mit Machine Learning: Ein praktischer Einstieg mit Python

ditact - women's IT studies 2019 / 09:00 - 16:30

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Pragmatisch zum Praxiseinsatz von Machine Learning in der Cloud

Die Anforderungen an den Betrieb von Modellen des Machine Learning (ML) fallen je nach Kontext unterschiedlich aus. Typischerweise müssen sich die Betreiber zum Beispiel um Fragen der Server, des Netzwerks, der Sicherheit, der Ausführungsumgebung, des Build und Deployment oder der Hochverfügbarkeit kümmern. Auch sollten sich die verwendeten Ressourcen ohne manuelle Eingriffe automatisch anpassen. Hinzu kommen Fragen des Logging: Wenn der Inferenz-Service etwa auf mehr als einer Instanz läuft, wäre eine Aggregation wünschenswert, die das Suchen und Filtern ermöglicht. Und nicht zuletzt das Monitoring und Alerting: Minimalanforderungen sind hier üblicherweise Informationen über die Anzahl der Aufrufe und Fehler sowie Benachrichtigungen, wenn der Anteil der Fehler einen definierten Schwellenwert überschreitet. Data Scientists kommen mit all diesen Anforderungen kaum zurecht – dafür ist ein Team notwendig, das über all diese Infrastruktur-Kompetenzen verfügt.

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Handling German Text with torchtext

Some nasty details on dealing with non-English text

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Vorgehensweise für maschinelles Lernen als Orientierung

Eine Vielzahl von hochentwickelten Technologien für maschinelles Lernen ist als Open Source frei verfügbar. Dennoch zeigt sich, dass es nur vergleichsweise wenige Anwender gibt, die diese Technologie in Produkten erfolgreich einsetzen. Maschinelles Lernen ist ein sehr vielschichtiger und komplexer Bereich der Informatik und darüber hinaus ein Gebiet aktiver Forschung. Einsteiger können insbesondere im Bereich Deep Learning dadurch schnell den Eindruck gewinnen, dass eine Einarbeitung nur auf hohem wissenschaftlichen Niveau möglich ist. Es gibt jedoch durchaus auch praxisorientierte Quellen. Viele Informationen sind nur in englischer Sprache verfügbar, daher verweist der Artikel auf englische Quellen.

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