SHE-Blogpicks

Was ist eigentlich Machine Learning?

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Wie die Überschrift lautet der Titel einer Artikelserie, deren zweiter Teil kürzlich im Data Science Blog erschienen ist. Autor Benjamin Aunkofer (Bild), Chief Data Scientist bei Datanomiq, befasst sich darin mit dem Unterschied zwischen Klassifikation und Regression – freilich auf einem Niveau, das ein gewisses mathematisches Verständnis voraussetzt. Beide Verfahren bilden Grundlagen für Voraussagen von Ereignissen (Predictive Analytics), zum Beispiel der Hitzeentwicklung einer Maschine unter Last. Im ersten Teil der Serie ging es um überwachtes vs. nicht überwachtes Lernen. Teil 3 wird parametrische und nicht-parametrisches Lernen gegeneinander abwägen und die abschließende Folge soll Online- vs. Offline-Lernen erörtern.

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Welche Technologien sind disruptiv?

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„Disruptiv“ steht ursprünglich für „zerstörend“ oder auch „auflösend“. Im heute meistgebrauchten Sinn bezeichnet das Wort jedoch technologische und wirtschaftliche Entwicklungen, die Vorhandenes umwälzen, um eine neue Ordnung zu schaffen. Dass dabei Strukturen zerstört oder aufgelöst werden, nimmt man als unabwendbaren Kollateralschaden des Fortschritts hin. Der Blogger, Buchautor und Berater Richard Watson (Bild) hat nun in seinem Blog „What’s next“ die 100 Technologien mit der vermutlich stärksten disruptiven Wirkung aufgelistet und in der grafischen Form einer Periodensystem-Tafel präsentiert. Die Technologien sind auf der Y-Achse nach Disruptionspotential und auf der X-Achse nach der Zeit ihrer (wahrscheinlichen) Realisierung sortiert. Für jede Technologie nennt Watson Unternehmen, die in dem Bereich aktiv sind, beim Transport von Menschen und Gütern in Vakuumröhren etwa Elon Musks Boring Company und China Aerospace, bei autonomen Schiffen und U-Booten Leidos, Boeing und Rolls Royce. – US-Unternehmen beherrschen die Liste, aber es sind auch 14 deutsche Unternehmen vertreten.

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Microsoft: Veteran an der Spitze

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Das Unternehmen der Stunde ist Microsoft – und nicht etwa Alfabet (Google), Amazon, Apple oder Facebook , findet Heinz-Paul Bonn (Bild). Der Blogger und IT-Branchenveteran mit Mittelstandsfokus begründet das so, dass Microsoft sich als einziges Unternehmen in der Spitzengruppe der Fortune 500 gehalten hat. Seit den Old-Economy-Zeiten vor 20 Jahren mit Exxon, General Motors, Shell und anderen bis heute, zusammen mit den Obengenannten. Und das hat Microsoft-CEO Satya Nadella nach Bonns Überzeugung mit unvergleichlich konsequenter Cloud-Orientierung geschafft, in Verbindung mit starkem Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Office Suite und Webservices für das Internet der Dinge. Worauf der Nadella-Fan außerdem verweist: Die Marktkapitalisierung der Ex-Windows-Company hat sich in der Amtszeit des 3. CEOs von 300 Milliarden auf 681 Milliarden Dollar (Stand KW 2/2018) weit mehr als verdoppelt.

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NetzDG: Sachlich bleiben!

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Über das Netzwerkdurchsetzungsgesetz (NetzDG) gegen Online-Hass-Postings (Symbolbild) wird seit dem Beginn seiner Gültigkeit zu Jahresanfang erneut heftig diskutiert. Dieser Diskussion fehle die Sachlichkeit, sie sei geradezu hysterisch, urteilt der Fachanwalt Thomas Stadler in seinem Blog Internet-Law. Er mahnt eine sachliche Bewertung an und thematisiert zentrale Pros und Contras des Gesetzes. So gibt der Blogger zu bedenken, dass das Gesetz ja auf ein tatsächlich vorhandenes Problem reagiere, nämlich darauf, dass die bislang von Sozialen Netzen angewendeten Kriterien zur Löschung strafbarer und rechtswidriger Inhalte intransparent sind. Andererseits stehe fest, dass diverse Regelungen des NetzDG sich nicht mit dem Europarecht vertragen, das aber für sich wiederum sehr uneinheitlich sei – geradezu eine „Wundertüte“. – Zur Verbesserung spricht Stadler sich unter anderem für ein Widerspruchsverfahren gegen Löschentscheidungen seitens der Netzbetreiber aus.

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Risiko API – Wer steckt dahinter?

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Entwickler, die öffentlich verfügbare APIs kostenfrei in ihrer Software verwenden wollen, müssen unbedingt berücksichtigen, wie der API-Anbieter mit den gesammelten Daten umgeht, warnt Rich Casselberry (Bild) in einem Kommentar für die Information Week. Der Risk Technologist beim US-Versicherungsunternehmen Liberty Mutual. Um Gratis-APIs zu finanzieren, würden häufig die gesammelten Daten an Dritte verkauft. Als Beispiel nennt Casselberry Twitter, die etwa individuelle Suchmuster und Aufenthaltsorte ihrer Nutzer an die werbetreibende Wirtschaft veräußern. Es bestehe ferner das Risiko versteckter Angriffe auf IT-Systeme, zum Beispiel mittels Cross-Site Scripting oder SQL Injection. Für den Versicherungsmann sind APIs im Grunde SaaS-basierte Open-Source-Projekte. Es gelte, sich bei jedem Einsatz klarzumachen, wer ein API entwickelt hat und welches Interesse dahinter stecken könnte.

 

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