Category: Data & Analytics

Podcasts zum Thema Machine Learning & Data

Diesmal gibt es eine H├Âr-Empfehlung f├╝r Podcasts zu den Themen Machine Learning, Data & Analytics.


1-QzMbmbhRIpGstQJcMV6S1wThis Week in Machine Learning & AI

TWiML&AI bringt auf w├Âchentlicher Basis ein neuen Podcast zum Thema Machine Learning und K├╝nstliche Intelligenz. Dabei werden nicht nur reine Machine Learning Themen besprochen, sondern auch ├Âfter das bigger picture erl├Ąutert. Niveau: Fortgeschritten.┬áZum Podcast / Zur Webseite.

 

1-w1mAks253oWyFOXm2uGFLgTalking Machines

Einer der besten Podcasts zum Thema! Ein ausgezeichneter Host interviewt ausgezeichnete G├Ąste zum Thema Machine Learning. Dadurch das viele G├Ąste selbst in der Wirtschaft aktiv sind, k├Ânnen sie viele n├╝tzliche Einsichten in ihre Arbeit geben. Niveau: Fortgeschritten.┬áZum Podcast / Zur Webseite.

1-SrSCXTNvUHzENik8GMhsNQMachine Learning 101

Dieser Podcast versteht sich eigentlich als Anf├Ąnger-Medium. Allerdings werden einige Themen auch sehr tiefgr├╝ndig behandelt, so dass es auch f├╝r Fortgeschrittene interessant sein kann. Im Grunde ist es der beste Einsteiger-Pod. Niveau: Anf├Ąnger.┬áZum Podcast / Zur Webseite.

 

1-IIubHPYAypUV3_RES997EgThe Data Skeptic

Ein guter Einstieg in die Themen Data Science und Machine Learning. Es gibt hier Interviews mit Forschern und Praktikern zu h├Âren. Niveau: Anf├Ąnger / Fortgeschritten.┬áZum Podcast┬á/ Zur Webseite.

 

 

1-j_3y1tnXwNRdS5yVb9YAhwLinear Digressions

Katie Malone und Ben Jaffe sind eure Hosts und f├╝hren Sie nicht nur durch Machine Learning Themen, sondern auch durch Fallstricke im Bereich Data Science. Sehr h├Ârenswert.┬áNiveau: Fortgeschritten. Zum Podcast / Zur Webseite.

5 coole Anwendungen f├╝r Deep Learning

Viele halten es f├╝r einen Hype, aber es gibt auch Anwendungen, in denen Deep Learning uns schon ernsthaft helfen kann. Egal ob im Bereich Computer Vision, Natural Language Processing oder Creation, Deep Learning Anwendungen werden in den n├Ąchsten Jahren immer h├Ąufiger auftreten. Hier ein paar Anwendungen, die aktuell schon m├Âglich sind.

1. Bring deinem Auto bei, wie ein Mensch zu lenken

Es ist kein Problem mehr, ein eigenes Auto dazu zu bringen, zu lenken wie ein Mensch. Das einzige, was man dazu braucht, ist etwas Technik, ein Auto, ein paar Kameras und dieses Paper als Bauanleitung. Damit kann jeder ein selbstfahrendes Auto nachbauen. Das ganze l├Ąuft mit Torch 7. Eine gute Simulationsumgebung hierf├╝r ist dann wohl Grand Theft Auto.

2. Bau dir ein intelligentes Tagging-System f├╝r deine Bilder

Resultate von Projekt deepimagesent. Credits: Stanford.edu

Resultate von Projekt deepimagesent. Credits: Stanford.edu

Bilder zu beschreiben, haben Deep Learning Netze ebenfalls gelernt. Besonders spannend wird es, wenn man eine gro├če Bildersammlung hat und nun herausfinden will, was in diesen Bildern enthalten ist. Dazu bieten sich verschiedene Programme u.a. NeuralTalk von Andrej Karpathy an. Wie das Ganze funktioniert, lernt man hier┬á(sogar mit passender Demo).

 

3. Male wie ein richtiger Künstler

neural-doodle

Beispiel von Neural Doodle. Credits: alexjc

Neural Doodle hei├čt das Tool. Man┬ákann mit den, f├╝r eine Landschaftszeichnung ├╝blichen, Farben ein Bild malen. Danach transformiert ein Netz das simple Bild in ein Kunstwerk. Dabei nutzt das Netz die Farbkombinationen als Annotation und versucht aus diesen Annotationen das urspr├╝ngliche Kunstwerk wieder herzustellen. Dabei kann man zwischen verschiedenen Stilen w├Ąhlen. Es h├Ąngt ganz davon ab, was man dem Netzwerk zeigt.

 

4. Entwickle deinen eigenen Font

Eigene Fonts entwickeln mit deep-fonts. Credits: erikbern

Eigene Fonts entwickeln mit deep-fonts. Credits: erikbern

Jeder Designer hat schonmal eine Schrift ben├Âtigt, die genau nach seinen W├╝nschen aussieht. Wie w├Ąre es mit einer grafischen Oberfl├Ąche, auf der man verschiedene Regler nach links und rechts schieben kann. Was man erh├Ąlt sind verschiedene Fonts, die das Neuronale Netz passend zu den┬áEingaben anpasst.

50.000 Schriftarten hat der Autor von deep-fonts benutzt, um das Netzwerk zu trainieren. Hier erh├Ąlt man den Code und das trainierte Netz f├╝r die eigenen Spielereien.

5. H├Âre und komponiere klassische Musik

Neuronale Netze komponieren sogar Musik. Sie klingt bereits so, als w├╝rde jemand am Klavier sitzen und nur pers├Ânlich f├╝r uns spielen. Damit k├Ânnen in der Zukunft auch professionelle Komponisten und Interpreten ihre Musik von einer KI ├╝berarbeiten lassen oder sogar einem Mastering unterziehen. Das ist besonders spannend f├╝r Musiker, die noch kein Plattenlabel haben und trotzdem ein Platte in ordentlicher Qualit├Ąt produzieren wollen. Vielleicht ist das sogar noch eine Marktl├╝cke. ­čśë Nachfolgend k├Ânnt ihr h├Âren, wie das klingen kann. Mehr Infos dazu findet ihr hier.

5 weitere Anwendungen f├╝r Deep Learning lest ihr in unserem zweiten Teil der Serie.