Amazon Translate ist ein Cloud-Dienst für neuronale, maschinelle Übersetzungen. Er wendet Methoden des Deep Learnings an und liefert qualitativ hochwertige Übersetzungen in vielen Sprachen. Der Übersetzungsservice lässt sich im Echtzeitmodus oder im Batch-Modus nutzen und ist über eine API in eigene Anwendungen integrierbar. Das Pricing ist nutzungsbasiert und von der Zahl der übersetzten Zeichen abhängig.

In einer Marktstudie ist die britische Unternehmensberatung CCS Insight zu ernüchternden Erkenntnissen hinsichtlich der Nutzung von KI und Machine Learning in Großbritannien gelangt. Nur eine von fünf KI-Lösungen schafft es bis zur Inbetriebnahme und weniger als eines von vier Unternehmen hat eine KI-Lösung in seine unternehmensweiten Prozesse integriert. Immerhin ist inzwischen die Vorstandsebene mit der Verwendung von KI befasst.

Die Nvidia Collective Communications Library (NCCL) ist eine Bibliothek für die Multi-GPU-Kommunikation. Sie ist im Deep-Learning-Umfeld einsetzbar und stellt für Nvidia-Grafikprozessoren optimierte Standardroutinen zur Kommunikation zur Verfügung. NCCL arbeitet mit zahlreichen Deep Learning Frameworks zusammen.

Amazon Personalize ist ein Cloud-Dienst zum Erstellen personalisierter Empfehlungen. Der Service basiert auf Verfahren des Machine Learnings und nutzt die von Amazon über viele Jahre gesammelten Erfahrungen des auf ihren Webseiten zum Einsatz kommenden Personalisierungssystems. Empfehlungen lassen sich in Echtzeit oder im Batch-Modus erstellen und für diverse Zwecke einsetzen. Das Preismodell des Service ist nutzungsabhängig.

Die Exasol AG bietet ab sofort ihre Datenanalyse-Plattform für Amazon Web Services (AWS) auf Enterprise-Ebene an. Unternehmen erhalten damit die Möglichkeit, ein flexibles Data Warehouse in der Cloud bzw. eine Datenanalyse-Lösung über AWS bereitzustellen.

Deutschland hat eines der teuersten Gesundheitssysteme innerhalb der Europäischen Union. Das bedeutet aber nicht, dass es zugleich das Effizienteste ist. Könnten mithilfe des Internet of Things die Kosten gesenkt und die Effizienz gesteigert werden?

Eine Studie von Morning Consult hat untersucht, welche Bedingungen für die Einführung von KI-Technologien und -Lösungen im Business erfüllt sein müssen. Einer der wichtigsten – mit 91 Prozent – ist die Vertrauenswürdigkeit von KI-Ergebnissen. Andrea Martin, die Leiterin des IBM Watson Centers Munich, liefert dazu klare Antworten.

Am 11. und 12. März öffneten sich die Pforten zu einem der traditionsreichsten Treffen der Big-Data-Szene: Big Data Paris. Diesjähriges Motto: „Accelerate the Future“. Zum achten Mal in Folge erörterten renommierte Branchenpersönlichkeiten wie Ted Dunning (CTO von MapR) mit kundigen Teilnehmern sowohl die Business-Aspekte als auch die technischen und ethischen Herausforderungen der Nutzung von Massendaten.

Core ML ist ein Machine Learning Framework von Apple, mit dem sich Machine-Learning-Modelle in eigene Apps integrieren lassen. Das Framework unterstützt sowohl mit Create ML entworfene und trainierte Modelle als auch Modelle anderer Frameworks wie TensorFlow.

Big Data wird gemeinhin ungeordnetes Datenvolumen beschrieben, dessen Erfassung, Speicherung, Verwaltung und Analyse eine normale Datenbank nicht bewältigen kann. Allerdings geht es nicht nur um die Menge der enthaltenen Informationen, sondern auch darum, diese aus verschiedenen Blickwinkeln zu strukturieren und zu analysieren.