Laut Forrester Research werden die Ausgaben für Technologie in Europa 2016 um 4,1 Prozent ansteigen, vorwiegend für Applikationen in den Bereichen Big Data und Analytics. Weltweit werden die Investitionen in diese Technologien sogar um 24 Prozent steigen, auf 108 Milliarden US-Dollar. Da Unternehmen immer stärker in die Erfassung und Analyse ihrer Daten mit immer größeren, intelligenteren Anwendungen investieren, sollten sich auch die Anforderungen an die Datenbanken ändern.

Torch ist ein wissenschaftliches Framework für das Deep Learning, das zahlreiche Algorithmen für das maschinelle Lernen unterstützt. Es basiert auf der Skriptsprache Lua und der von Nvidia entwickelten Programmiertechnik C/CUDA. Zahlreiche nützliche Torch-Module sind unter freier Open-Source-BSD-Lizenz auf GitHub verfügbar.

Der k-Means-Algorithmus ist ein Rechenverfahren, das sich für die Gruppierung von Objekten, die sogenannte Clusteranalyse, einsetzen lässt. Dank der effizienten Berechnung der Clusterzentren und dem geringen Speicherbedarf eignet sich der Algorithmus sehr gut für die Analyse großer Datenmengen, wie sie im Big-Data-Umfeld üblich sind.

Bei der Verarbeitung von Daten in den Bereichen Big Data und Machine Learning spielt die Leistung eine wesentliche Rolle. Intel unterstützt Entwickler hier mit der kostenlosen Data Analytics Acceleration Library (DAAL).

Das Microsoft Cognitive Toolkit, vormals als Computational Network Toolkit (CNTK) bekannt, ist ein Deep Learning Framework für das Erstellen, Trainieren und Evaluieren von neuronalen Netzen. Im Vergleich zu Googles TensorFlow ist die Open-Source-Lösung von Microsoft eher auf Spracherkennung ausgelegt. Doch letztlich ähneln sich viele Algorithmen oder sind gar identisch.

Wie eine Studie von Frost & Sullivan in Kooperation mit A4M.com zeigt, durchläuft die Anti-Aging-Branche derzeit einen Paradigmenwechsel. Der Markt profitiert von aktuellen Technologien wie KI, Big Data, IoT oder Cloud.

Bei der Analyse von Daten spielt die Visualisierung eine wichtige Rolle. Mit Datawrapper Core gibt es einen kostenlosen Dienst, der bei der Visualisierung von analysierten Daten wertvolle Hilfe bieten kann.

Der Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) hat den zweiten Teil seines Diskussionspapiers zum Thema Connected Cards veröffentlicht. Diesmal liegt der Fokus auf Chancen und Risiken für künftige Anbieter im Automobilmarkt.

Menschen haben die Fähigkeit zu empfinden, zu übermitteln, zu interpretieren, zu entscheiden, zu steuern und zu erwidern: Diese Fähigkeiten machen uns menschlich. Wir haben einen Sinn für gemeinsame Ziele und sind dazu in der Lage, zusammen auf dieses Ziel hinzuarbeiten. Im Gegensatz zu Menschen verhalten sich Unternehmen jedoch nicht nach diesem Schema.

Experten und Unternehmer trafen sich auf der Data Science Summer Conference der Alexander Thamm GmbH, um sich rund um die Digitalisierung und den Einsatz von KI und Machine Learning auszutauschen.