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Paper Review – KreativitĂ€t messen, Language Models und CNN Kompression

In unserer Rubrik Paper Review stellen wir euch aktuelle Paper aus dem Bereich Machine Learning vor. Wir fassen fĂŒr euch das Wesentliche zusammen und ihr entscheidet selbst, ob ihr das Paper lesen wollt oder nicht. Viel Spaß!

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

Syllable-aware Neural Language Models: A Failure to Beat Character-aware Ones. Das Paper beschĂ€ftigt sich mit NLM (Neural Language Modeling). Es wird gezeigt das silbenbasierte Modelle zwar keine bessere Genauigkeit gegenĂŒber vergleichbaren State-of-the-Art Modellen haben, allerdings reduzieren sie die Anzahl der Parameter und sparsamer bezĂŒglich der Computation Time. Hier gehts zum Paper.

In Towards Evolutional Compression stellen die Autoren einen Algorithmus vor, der sich benutzen lĂ€sst, um aufwĂ€ndige mehrschichtige Architekturen Neuronaler Netze so zu verkleinern, dass sie an die Genauigkeit der ursprĂŒnglichen Netze heranreichen. Die Motivation fĂŒr diese Arbeit sehen die Autoren in dem grĂ¶ĂŸer werdenden Interesse, komplexe CNNs auch auf Smartphones zu benutzen. Hier gehts zum Paper.

Am Rand erwÀhnt

Mit einem Bot und Fotolia Geld verdienen

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Beispiel einer vom Bot erstellten HandyhĂŒlle mit StrapOn. Quelle: OnlineMarketingRockstars

Wie OnlineMarketingRockstars berichtet, hat der deutsche Software-Hersteller ToasterNet mit einem Nebenprojekt auf Amazon fĂŒr Furore gesorgt. Mittels eines Bots wurden Designs von HandyhĂŒllen 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 fĂŒr verschiedene Handytypen) erstellt worden sein.

Beispiel einer vom Bot erstellten HandyhĂŒlle. Quelle: OnlineMarketingRockstars

Beispiel einer vom Bot erstellten HandyhĂŒlle. Quelle: OnlineMarketingRockstars

Auch etwas untypische Motive wie ein Strap-On oder ein Fußzehen, welche von Fußpilz befallen wurden, waren im Shop erhĂ€ltlich. Ob der Bot nun aus dem Ruder lief oder GeschĂ€ftssinn bewies, bleibt noch zu klĂ€ren.




Allerdings zeigt dieses GeschĂ€ftsmodell wiederum den aktuellen Trend, mit Arbitrage-Modellen Geld zu verdienen. Produkte werden ĂŒber Ali Baba gĂŒnstig eingekauft, mit einem eigenen Label oder Motiven versehen und dann auf Amazon teurer weiter verkauft.