Tag: Python

Deep Learning mit Python und Keras

Python ist f├╝r viele Einsteiger die Sprache der Wahl, wenn sie mit neuartigen Frameworks etwas aufbauen wollen. Im Bereich des Deep-Learnings ist das ├Ąhnlich. Hier bietet sich Python in Kombination mit Keras an. Das Buch Deep Learning mit Python und Keras von Fran├žois Chollet besch├Ąftigt sich genau mit diesem Thema.

Die Beispiele sind sehr vielf├Ąltig, was auch ein sehr gro├čes Plus dieses Buches ist.

Das Buch startet mit einer kurzen Einleitung zum Thema Deep Learning. Was bedeutet das “Deep” in Deep Learning, was kann Deep Learning leisten und welche Versprechen bringt die K├╝nstliche Intelligenz im Generellen mit sich. Bevor das Buch sich mit Keras und Deep Learning Verfahren besch├Ąftigt, gibt es erstmal einen Ausflug in die Welt der probabilistischen Modellierung. Was sind Kernel? Welche Verfahren wurden vor dem Deep Learning eingesetzt?

Hier liefert das Buch auch die n├Âtigen technischen und mathematischen Grundlagen zum Verstehen des Sachverhaltes. Der Autor geht davon aus, dass sogar mathematische Anf├Ąnger die Materie durchdringen k├Ânnen, auch wenn sie keine tiefergreifende Ausbildung haben. Das Verst├Ąndnis dar├╝ber, wie bestimmte Medien (Bilder, Video, Audio, Text) codiert sind, ist essenziell beim Deep Learning. Deshalb werden diese anf├Ąnglich erkl├Ąrt. Danach folgt eine Einf├╝hrung in k├╝nstliche neuronale Netze, die sozusagen die Vorg├Ąnger des heutigen Deep Learnings sind.

Nachdem sich das Buch mit einfacheren Methoden besch├Ąftigt hat, begibt sich der Autor zu den praktischen Problemen, die er mit Deep Learning Methoden l├Âst. Dazu verwendet er das Framework Keras (der Autor selbst ist der f├╝hrende Entwickler hinter diesem Framework). Die Beispiele sind sehr vielf├Ąltig, was auch ein sehr gro├čes Plus dieses Buches ist. Hier werden Datenbanken wie IMDb und Reuters (Nachrichten) angezapft. Das Buch besch├Ąftigt sich also mit der Klassifizierung von Texten und Bildern.

Ein weiterer spannender Punkt im Bezug auf Deep Learning ist das Generative Deep Learning. Anf├Ąnglich wurden Sequenzen aus Daten zur klassifiziert. Beim Generativen Deep Learning werden eben solche Texte, Bilder oder Audiost├╝cke selbst erzeugt. Nachdem man sich also mit dem praktischen Thema des Deep Learnings besch├Ąftigt hat, lernt man noch, wie man in Zukunft verschiedene Medien selbst generieren lassen kann.

Unser Fazit: Das Buch liefert ein gelungenen praktischen Exkurs in die Welt des Machine Learnings mit der Sprache Python. Wenn ihr einen schnellen Einstieg sucht und schnell mit Hilfe von Beispielen an ein Ziel kommt, dann ist dieses Buch genau die richtige Empfehlung f├╝r euch.

Hier geht es zum Buch!

[Startups] Mindmeld – Die KI f├╝r Zuhause

Worum geht es hier?
Mindmeld ist ein System, das ein sprachliches Interface bieten soll, um alle Aktivit├Ąten in der Wohnung oder dem Haus zu koordinieren. Dazu benutzen die Entwickler NLP-Techniken, semantische Datenbanken und ansprechendes
Interface-Design.
media-kit-4Neben den “normalen” IoT-Aufgaben wie Licht an- und ausschalten, T├╝ren schlie├čen und die Heizung regeln, kann Mindmeld au├čerdem Filme spielen und besitzt Regeln, um logische Beziehungen im Input zu erkennen. Somit l├Ąsst sich die Idee des Smart Home sehr gut mit anderen Media-Anwendungen verkn├╝pfen. Es ist auch geplant, dass Drittanbieter in das ├ľkosytem von Mindmeld einsteigen k├Ânnen und dort ihre passenden Anwendungen bauen k├Ânnen. Das erkl├Ąrte Ziel von Mindmeld ist es, dumme Chatbots zu ersetzen und Schnittstellen f├╝r Bots zu bauen, die einer Konversation folgen k├Ânnen und ein Ged├Ąchtnis bieten.

 

Zahlen bitte
Das Unternehmenen hatte bisher 2 (+ eine nicht ├Âffentliche) Finanzierungsrunden.

  • 2,4 Mio. USD (2012, Greylock Partners, Bessemer Ventures, GV, IDG Ventures)
  • 13 Mio. USD (2013/2014, Intel Capital, Samsung Ventures, Telefonica Digital)

Benutzte Technologien

  • Node.js
  • Python
  • PHP
  • Erlang
  • JavaScript
  • Chef (f├╝r die Provisionierung)

Zukunft des Startups

Das Startup hat gute Chancen, da es aktuell noch nicht viele Competitor im Bereich Smart Home auf diesem Level gibt. Allerdings versuchen es viele Firmen und vor allem die Open-Source-Gemeinde. Genau das ist der Punkt! Wenn Mindmeld es schafft, eine gute Position am Markt zu bekommen, bevor Open-Source-T├╝ftler und andere Firmen nachziehen, sind die Aussichten auf Erfolg immens gro├č. Das Thema “Smart-Home” ist auch noch lange nicht ausgesch├Âpft und das Konzept des IoT (Internet of Things) steckt, was marktreife Produkte angeht, noch in den Kinderschuhen. Es scheint so, als ob sich das Unternehmen viel mehr um die Intelligenz ihres Mensch-Maschine-Interfaces k├╝mmert, als um alle anderen Komponenten, die zum System geh├Âren. Auch das zeichnet sie aus! Wenn die Entwicklung erfolgreich verl├Ąuft, kann man die Chatbot-Intelligenz auch in weiteren Bereichen einsetzen (Trends zu Text to Speech Bots).

Die Gr├╝nder
Mindmeld wurde von Tim Tuttle gegründet, der davor bereits Bang Networks (wurde mit 24 Mio. $ finanziert) und Truveo (wurde von AOL gekauft) gegründet hat. Am MIT arbeitete er im Labor für künstliche Intelligenz und konnte dort bereits den Grundstein für seine folgenden Gründungen legen.

 

The Internet of Things (MIT Press Essential Knowledge) Architecting the Interet of Things Natural Language Processing using Python