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Paper Review – Kreativit├Ąt messen, Language Models und CNN Kompression

In unserer Rubrik Paper Review┬ástellen wir euch aktuelle Paper aus dem Bereich Machine Learning vor. Wir fassen f├╝r euch das┬áWesentliche zusammen und ihr entscheidet selbst, ob ihr das Paper lesen wollt oder nicht.┬áViel Spa├č!

A Machine Learning Approach for Evaluating Creative Artifacts von IBM Research India versuchen anhand von Film-Datenbanken und deren Kritiken zu erkennen, woran man Kreativit├Ąt messen kann. Sie kommen zu dem Schluss, dass der Grad von “Unexpectedness” (also Unerwartbarkeit) mit der Kreativit├Ąt eines filmischen Werkes korreliert. Hier gehts zum Paper.

Syllable-aware Neural Language Models: A Failure to Beat Character-aware Ones. Das Paper besch├Ąftigt sich mit NLM (Neural Language Modeling). Es wird gezeigt das silbenbasierte Modelle zwar keine bessere Genauigkeit┬ágegen├╝ber vergleichbaren State-of-the-Art Modellen haben, allerdings reduzieren sie die Anzahl der Parameter und sparsamer bez├╝glich der Computation Time. Hier gehts zum Paper.

In Towards Evolutional Compression stellen die Autoren einen Algorithmus vor, der sich benutzen l├Ąsst, um aufw├Ąndige mehrschichtige Architekturen Neuronaler Netze so zu verkleinern, dass sie an die Genauigkeit der urspr├╝nglichen Netze heranreichen. Die Motivation f├╝r diese Arbeit sehen die Autoren in dem gr├Â├čer werdenden Interesse, komplexe CNNs auch auf Smartphones zu benutzen. Hier gehts zum Paper.

Am Rand erw├Ąhnt

Mit einem Bot und Fotolia Geld verdienen

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Beispiel einer vom Bot erstellten Handyh├╝lle mit StrapOn. Quelle: OnlineMarketingRockstars

Wie OnlineMarketingRockstars berichtet, hat der deutsche Software-Hersteller ToasterNet mit einem Nebenprojekt auf Amazon für Furore gesorgt. Mittels eines Bots wurden Designs von Handyhüllen erstellt. Die Fotos kamen vom Stockfotodienst Fotolia. Die Beschreibungen der Bilder soll ein Bot in Amazon-Suchbegriffe umgewandelt haben und so automatisiertes Suchmaschinenmarketing (SEA) betrieben haben. Insgesamt sollen dabei 30.000 Artikel (verschiedene Motive für verschiedene Handytypen) erstellt worden sein.

Beispiel einer vom Bot erstellten Handyh├╝lle. Quelle: OnlineMarketingRockstars

Beispiel einer vom Bot erstellten Handyh├╝lle. Quelle: OnlineMarketingRockstars

Auch etwas untypische Motive wie ein Strap-On oder ein Fu├čzehen, welche von Fu├čpilz befallen wurden, waren im Shop erh├Ąltlich. Ob der Bot nun aus dem Ruder lief oder Gesch├Ąftssinn bewies, bleibt noch zu kl├Ąren.




Allerdings zeigt dieses Gesch├Ąftsmodell wiederum den aktuellen Trend, mit Arbitrage-Modellen Geld zu verdienen. Produkte werden ├╝ber Ali Baba g├╝nstig eingekauft, mit einem eigenen Label oder Motiven versehen und dann auf Amazon teurer weiter verkauft.