Category: High Five

5 Sachen die Machine Learning für die Menschheit tun kann

In unserer Rubrik High Five stellen wir euch unsere Top-Liste zu einer bestimmten Machine Learning relevanten Kategorie vor. Diesmal haben wir uns angeschaut, was Machine Learning für die Menschheit tun kann. Wie wir das ganze sehen, lest ihr hier!

work-chinese-industrial-professional1. Uns von sinnlosen Jobs befreien

Viele von uns kennen diesen Moment im Job! Man wünscht sich einen Roboter, der einen monotone Arbeit abnimmt. Sowas kann gelingen. Monotone Arbeiten wie Bandarbeit sind meist nicht nur für unsere Psyche sehr anstrengend, sondern auch für unseren unseren Körper. Abnutzungserscheinungen an Knochen und anderen Körperteilen sind die Folge.

pexels-photo-2615012. Unsere Faulheit kompensieren

Ähnlich zu der monotonen Arbeit im Job, kann uns Machine Learning auch von monotonen Arbeiten im privaten Bereich befreien. Dabei sind die Vorlieben diverser als im Arbeitsleben. Während ein passionierter Gärtner lieber selbst gießt, kann der nicht vorhandene grüne Daumen von anderen Personen durch Sensoren und Sensormodelle kompensiert werden. Dabei ist Gärtnern nur ein Beispiel für viele Anwendungsbereiche.

pexels-photo-2481563. Vorhersagen über unsere Gesundheit machen

Durch statistische Verfahren können wir eine bestimmte Anfälligkeit für Krankheiten ermitteln. Das bedeutet, man kann Krankheiten behandeln, bevor sie auftreten. Damit wird unser Leben auch vorhersagbarer – dafür aber sicherer.

 

pexels-photo (3)

4. Unser Leben sicherer machen

Autonomes Fahren und vernetzte Verkehrssysteme werden es uns ermöglichen, sicherer ans Ziel zu kommen. Schon heut ist viel Machine Learning in Verkehrsleitsystemen und sogar Autos verbaut. Nicht nur auf der Straße gibt es dafür Anwendungen. Auch im Luft- und Wasserverkehrt werden smarte Systeme eingesetzt.

 

industry-sunrise-clouds-fog-39553

5. Die Umwelt schonen

Wieviel Müll wird wann und wo produziert? Wieviel Energie wird verbraucht, wieviel Energie muss zeit-/ortsbezogen erzeugt werden? Diese Fragen können uns smarte Netze beantworten, die sehr viele Daten gesammelt haben und somit die Umwelt schonen können. Es wird nur so viel Energie produziert, wie tatsächlich gebraucht wird und der Müll wird ebenfalls smarter entsorgt.




Natürlich gibt es noch weitere Anwendungsfälle. Machine Learning kann uns helfen, den Fokus auf wichtigere und komplexere Fragestellungen zu legen, die uns als Menschheit helfen und uns weiter bringen.

Podcasts für Machine Teacher

In unserer Rubrik High Five zeigen wir euch unser Top 5 Ranking zu einer bestimmten Kategorie. In dieser Ausgaben haben wir uns Podcasts angeschaut. Das Lesen von Büchern ist nicht so euer Ding? Dann hört doch einfach mal hier rein. Viel Spaß!


1-QzMbmbhRIpGstQJcMV6S1w1. This Week in Machine Learning & AI

TWiML&AI bringt auf wöchentlicher Basis ein neuen Podcast zum Thema Machine Learning und Künstliche Intelligenz. Dabei werden nicht nur reine Machine Learning Themen besprochen, sondern auch öfter das bigger picture erläutert. Niveau: Fortgeschritten. Zum Podcast / Zur Webseite.

 

1-w1mAks253oWyFOXm2uGFLg2. Talking Machines

Einer der besten Podcasts zum Thema! Ein ausgezeichneter Host interviewt ausgezeichnete Gäste zum Thema Machine Learning. Dadurch das viele Gäste selbst in der Wirtschaft aktiv sind, können sie viele nützliche Einsichten in ihre Arbeit geben. Niveau: Fortgeschritten. Zum Podcast / Zur Webseite.

1-SrSCXTNvUHzENik8GMhsNQ3. Machine Learning 101

Dieser Podcast versteht sich eigentlich als Anfänger-Medium. Allerdings werden einige Themen auch sehr tiefgründig behandelt, so dass es auch für Fortgeschrittene interessant sein kann. Im Grunde ist es der beste Einsteiger-Pod. Niveau: Anfänger. Zum Podcast / Zur Webseite.

1-IIubHPYAypUV3_RES997Eg4. The Data Skeptic

Ein guter Einstieg in die Themen Data Science und Machine Learning. Es gibt hier Interviews mit Forschern und Praktikern zu hören. Niveau: Anfänger / Fortgeschritten. Zum Podcast / Zur Webseite.

 

1-j_3y1tnXwNRdS5yVb9YAhw

5. Linear Digressions

Katie Malone und Ben Jaffe sind eure Hosts und führen euch nicht nur durch Machine Learning Themen, sondern auch durch Fallstricke im Bereich Data Science. Sehr hörenswert. Niveau: Fortgeschritten. Zum Podcast / Zur Webseite.

 

Das war unsere High Five zum Thema Podcasts. Der Artikel hat euch gefallen, teilt ihn doch in eurem Netzwerk. Danke!

 

5 coole Anwendungen für Deep Learning

Viele halten es für 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 nächsten Jahren immer häufiger auftreten. Hier ein paar Anwendungen, die aktuell schon möglich 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 läuft mit Torch 7. Eine gute Simulationsumgebung hierfür ist dann wohl Grand Theft Auto.

2. Bau dir ein intelligentes Tagging-System für 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 große 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 (sogar mit passender Demo).

 

3. Male wie ein richtiger Künstler

neural-doodle

Beispiel von Neural Doodle. Credits: alexjc

Neural Doodle heißt das Tool. Man kann mit den, für eine Landschaftszeichnung üblichen, 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 ursprüngliche Kunstwerk wieder herzustellen. Dabei kann man zwischen verschiedenen Stilen wählen. Es hängt 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 benötigt, die genau nach seinen Wünschen aussieht. Wie wäre es mit einer grafischen Oberfläche, auf der man verschiedene Regler nach links und rechts schieben kann. Was man erhält sind verschiedene Fonts, die das Neuronale Netz passend zu den Eingaben anpasst.

50.000 Schriftarten hat der Autor von deep-fonts benutzt, um das Netzwerk zu trainieren. Hier erhält man den Code und das trainierte Netz für die eigenen Spielereien.

5. Höre und komponiere klassische Musik

Neuronale Netze komponieren sogar Musik. Sie klingt bereits so, als würde jemand am Klavier sitzen und nur persönlich für uns spielen. Damit können in der Zukunft auch professionelle Komponisten und Interpreten ihre Musik von einer KI überarbeiten lassen oder sogar einem Mastering unterziehen. Das ist besonders spannend für Musiker, die noch kein Plattenlabel haben und trotzdem ein Platte in ordentlicher Qualität produzieren wollen. Vielleicht ist das sogar noch eine Marktlücke. 😉 Nachfolgend könnt ihr hören, wie das klingen kann. Mehr Infos dazu findet ihr hier.

5 weitere Anwendungen für Deep Learning lest ihr in unserem zweiten Teil der Serie.