SHE-Blogpicks

Studie zum Shopping der Zukunft

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Wie sieht das Shopping der Zukunft aus? Welche Chancen hat der stationäre Handel im Wettlauf mit dem Online-Geschäft? Diese und andere Fragen beantwortet eine  Studie von Sapient Razorfish im Auftrag von Salesforce. Mehr als 300 Millionen Online-Kunden wurden in ihrem Verhalten untersucht, 6000 Käufer befragt, Experten-Gespräche ausgewertet. Die wichtigsten Ergebnisse: Ladengeschäfte dominieren weiterhin, selbst bei technikaffinen jungen Käufern, während digitale Kanäle das wichtigste Informationsmedium sind. Erfolg verspricht allein die Kombination der Customer Experience (Symbolbild) im Off- und Online-Bereich. Die komplette Studie gibt gegen Registrierung gratis zum Download.

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Roboter lernen beim Spielen

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Spielerisches Selbstlernen unter Wettbewerbsvoraussetzungen (Competitive Self-Play) ohne Einfluss und Steuerung durch menschlichen Input oder historische Daten wird künftig ein zentraler Ansatz zur Entwicklung Künstlicher Intelligenz sein, sind die Autoren des Open-AI-Blogs überzeugt. Wie in einem Video (Bild: Screenshot) zu sehen, haben virtuelle Roboter demzufolge in diversen 3D-Spielen (Sumo-Ringen, Fußball etc.) nach kurzem Selbst-Training physische Fähigkeiten wie Tackling, Wegducken, Treten und Antäuschen entwickelt, ohne dass die Simulationen zu diesem Zweck entwickelt worden waren. – OpenAI ist eine nicht gewinnorientierte KI-Forschungseinrichtung, an der unter anderen Tesla-Gründer Elon Musk als Sponsor beteiligt ist.

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Big Data 100mal schneller analysieren

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Big-Data-Bestände weisen oft extrem viel Ballast auf, der analytische Berechnungen massiv bremst. Beispiel: eine Tabellenmatrix von Kunden und Produkten, in der eine 1 für ‚gekauft‘ und eine 0 für ‚nicht gekauft steht. Am Massachusetts Institute of Technology (MIT) wurde nun laut Eurekalert! ein System entwickelt, das Analysen solcher „Sparse Data“ um den Faktor 100 beschleunigen soll, ohne dass mit hohem Programmieraufwand Algorithmen an spezifische Datenstrukturen angepasst werden müssen. Mit dem mathematischen Ansatz der Tensoralgebra soll das System Taco (Tensor Algebra Compiler) außer im Big-Data-Umfeld auch im Bereich Maschinelles Lernen Verwendung finden, teilt MIT-Professor Saman Amarasinghe (Foto) mit, der die Forschungsgruppe leitet.

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Vernachlässigt Google Cloud-Partner?

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Google, Nummer drei unter den Public-Cloud-Anbietern, wird es nicht so bald auf eine höhere Position schaffen, weissagt Jason Perlow in seiner Kolumne Tech Broiler auf ZDNet. Das Problem: Google verfüge zwar über exzellente Technik und investiere jährlich bis zu zehn Milliarden US-Dollar in seine Rechenzentren – kümmere sich aber zu wenig um seine Cloud-Partner (Bild: Partnerlogo). Diesen Eindruck habe er kürzlich auf der Konferenz Google Cloud Platform Onboard in Florida gewonnen, wo nur zwei Sales-Vertreter des Konzerns zu finden waren. Perlow hatte nicht den Eindruck, dass Google interessiert war, Implementierungs- oder Sales-Partner zu gewinnen oder zu betreuen. Viel besser in dieser Hinsicht findet Perlow die Partnerprogramme von Microsoft (Cloud Solution Provider) und Amazon (Partner Network).

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KI-Algorithmus kann interpretieren

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Informationen aus natürlichsprachigen Texten automatisch zu extrahieren sei prinzipiell möglich, aber extrem anspruchsvoll, schreibt Lukas Molzberger im Data Science Blog. Künstliche neuronale Netze (Abbildung: Dake, Mysid), eigentlich für diese Aufgabe prädestiniert, können nach Darstellung des Machine-Learning-Spezialisten unter anderem keine relationalen Beziehungen zwischen Worten oder Redewendungen sowie keine Feedback-Schleifen verarbeiten. Diesem Problem, so Molzberger, rücke nun der Aika-Algorithmus zu Leibe, indem er in einer Java-Bibliothek Bedeutungen semantischer Informationen sammele, für jede Bedeutung eine Interpretation erzeuge, diese gewichte und die am höchsten gewichtete als Ergebnis liefere.

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