Maschinelles Lernen

Der Wahl-O-Mat zur Europawahl 2019 ist kurzzeitig außer Gefecht gesetzt, doch ein Blick in die Wahlprogramme gewährt generell tiefere Einsichten in die digitale Agenda der angetretenen politischen Kräfte als die Online-Entscheidungshilfen. Große Versprechen tun sich darin genauso auf wie massive Leerstellen.

Googles Ateac-Projekt wurde beendet. Es war von Anfang an zum Scheitern verurteilt: Warum beruft das Unternehmen offensichtlich intolerante Menschen ein? Die heftigen Proteste für Gleichberechtigung innerhalb des eigenen Teams zeigen doch, dass dort die eigentlichen Experten gefunden werden können.

GTC 2019 Alles sei exzellent, sagte Nvidia-Chef Jensen Huang über die Hard- und Software seines Unternehmens. Statt echter Neuheiten gab es auf der Hausmesse des Unternehmens inkrementelle Verbesserungen, für die Einstein eine wichtige Rolle spielte.

Höherer Preis, ähnliche Performance und doppelt so viel Videospeicher wie die Geforce RTX 2080: AMDs Radeon VII ist eine primär technisch spannende Grafikkarte. Bei Energie-Effizienz und Lautheit bleibt sie chancenlos, die 16 GByte Videospeicher sind eher ein Nischen-Bonus.

Die Cloud wirkt wie ein großes Versprechen: Sie scheint unendliche Möglichkeiten zu bieten, alles zu können und die Zukunft der IT zu sein. Doch nicht jede Cloud-Lösung kann jedem Zweck dienen - und nicht immer ist überhaupt eine sinnvoll. Wir sortieren.

Um den Schutz der Kommunikationstechnik des Bundes "fortlaufend gewährleisten zu können", nutzt das BSI "Verfahren des maschinellen Lernens", lässt die Bundesregierung durchblicken. Auch das BKA verwendet KI für Datenanalysen. Was die Geheimdienste auf diesem Sektor machen? "Streng geheim."

Ein Unternehmen aus Südkorea arbeitet daran, Stimmen reproduzierbar und neu generierbar zu machen. Was für viele Branchen enorme Kosteneinsparungen bedeutet, könnte auch eine neue Dimension von Fake News werden.

Programme zum Maschinenlernen stellen andere Herausforderungen an Entwickler als die klassische Anwendungsentwicklung, denn hier lernt der Computer selbst. Wir geben eine Übersicht über die wichtigsten Entwicklerwerkzeuge - inklusive Programmierbeispielen.

Maschinenlernen klingt innovativ und hat schier unendlich viele Einsatzzwecke, doch die Funktionsweise verstehen nur wenige. Sie basiert auf komplizierten mathematischen und statistischen Verfahren. Wir erklären sie Nichtmathematikern anhand von drei wichtigen Algorithmen.