SHE-Blogpicks

Amazon, Tesla: lebensgefährliche Jobs

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Amazon und Tesla gehören zu den zwölf Unternehmen mit den gefährlichsten Arbeitsplätzen in den USA, folgt man dem Dirty Dozen Report, den der National Council for Occupational Safety and Health (National COSH; Bild: Logo) anlässlich der Arbeitergedenkwoche (23. – 30. April 2018) vorgelegt hat. Bei Amazon seien demnach Todesfälle (sieben seit 2013) und Verletzungen auf den enormen Leistungsdruck und die intensive Überwachung zurückzufühen, denen die Angestellten ausgesetzt seien. Und bei Tesla erleiden Mitarbeiter National CPSH zufolge 83 Prozent mehr schwere Verletzungen als im Durchschnitt der Autobranche. – Im Blog des Tesla-Angestellten Jose Moran hatte es im Februar 2017 geheißen, nach seinem Gefühl arbeite er für ein Unternehmen der Zukunft unter Bedingungen aus der Vergangenheit.

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Alexas nächstes Lernziel: Konversation

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Die meisten Alexa-Nutzer haben nach relativ kurzer Zeit herausgefunden, wofür die Intelligenz der Amazon-Sprachsoftware ausreicht und womit sie überfordert ist. Mit überschaubaren, strukturierten Suchaufgaben kommt Alexa klar und reagiert auch per Lautsprecher (Foto: Echo Dot) mehr oder weniger passend auf dahingeworfene Bemerkungen. Aber auf nicht zielgerichtete, gleichwohl sinnvolle Konversationen mit Wohlfühleffekt haben menschliche Gesprächspartner das Monopol. Noch, muss man wohl sagen. Denn bei Amazon arbeiten 5.000 Alexa-Entwickler. Und wie Wired berichtet, hat die Bezos-Company den mit 1 Million US-Dollar dotierten Alexa-Preis ausgelobt, um die talentiertesten Forscher an sich zu binden. Die Erfolge sind bereits beeindruckend, auch wenn Gespräche mitunter noch etwas befremdlich verlaufen, wie aus der Wired-Reportage hervorgeht.

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Cloud-Urahn erzählt von den Anfängen

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Zu den Urvätern des Cloud Computing dürfte Colin Bodell (Bild) gehören. Er war in den Amazon-Frühzeiten verantwortlich für die IT bei dem damaligen Buchverkäufer. Und er steuerte das Projekt, mit dem Amazon.com seine eigenen dedizierten Server in Rente schickte und erster Kunde von Amazon Web Services (AWS) im gerade entstehenden Markt für Cloud-Computing wurde. Danach baute er die Cloud-Geschäfte beim Medienhaus Time Inc.  und der Bekleidungskette American Eagle auf, bevor er zur Rabatt-Website Groupon wechselte. Der Tech-Autor Ben Kepes berichtet in einem Gastbeitrag für die Information Week von einem ausführlichen Gespräch mit Bodell, in dem dieser sich unter anderem über radikal verkürzte Marktzugangszeiten und die kulturellen Aspekte von Cloud-Migrationen äußert.

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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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AWS: Machine Learning aus der Cloud

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Anwendungen auf der Grundlage von maschinellem Lernen sind aufwendig in Entwicklung und Einsatz. Wie Amazon-CTO Werner Vogels in seinem Blog „All Things Distributed“ schreibt, hat Amazon Web Services nun ein Managed-Services-Modell im Angebot, mit dessen Hilfe Data-Scientists (Gibt es einen deutschen Begriff? Ich habe bislang keinen gefunden.) vergleichsweise einfach neue Machine-Learning-Modelle entwickeln können. Von der Sammlung, Aufbereitung und Formatierung von Daten über die Skalierung des Daten-Handlings und das Trainieren des Algorithmus bis hin zum Überführen eines Modells in eine skalierbare Produktivumgebung soll Amazon Sage Maker den gesamten Lifecycle von Modellen des maschinellen Lernens unterstützen. Der Services ist ab sofort verfügbar und, wie üblich bei AWS, im Rahmen eines Testkontingents kostenfrei.

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