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Beats Biblionetz - Texte

KI-Werkbank

Analysemodelle zusammenklicken mit Microsoft Azure Machine Learning Studio
Andrea Trinkwalder, Jo Bager
Publikationsdatum:
Zu finden in: c't 6/2016 (Seite 136 bis 140), 2016   
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Um mit lernenden Algorithmen zu hantieren, muss man mehrere Semester Informatik studiert haben, programmieren können und eine Cloud betreiben? Nicht ganz: Microsoft hat eine Online-Plattform ins Netz gestellt, die den Einstieg in die Welt des Machine Learning so leicht wie möglich macht.
Von Klappentext in der Zeitschrift c't 6/2016 im Text KI-Werkbank (2016)
Das Microsoft Azure Machine Learning Studio (AMLS) ist eine Art Baukasten für das Machine Learning: Man legt dort sogenannte Machine-Learning-Experimente an, indem man in einem interaktiven Editor aus einer Palette Bausteine auf eine Arbeitsoberfläche zieht, verknüpft und startet. Bausteine können zum Beispiel Datensätze, Funktionen zur Datenaufbereitung oder Analysemodule wie „Multiclass Neural Network“ oder „Two-Class Support Vector Machine“ sein. Zugegeben: So ganz ohne sich mit maschinellem Lernen auszukennen oder ohne jeg - liche Programmierkenntnisse kommt man auch bei AMLS nicht weit. So kommen bei der Datentransformation R- oder Python-Skripte zum Einsatz. Dennoch: Der Dienst hilft dem Benutzer über viele Einstiegshürden und hält eine ausführliche Dokumentation bereit, die in die Welt der lernenden Maschinen und in die Benutzung von AMLS einführen.
Von Andrea Trinkwalder, Jo Bager in der Zeitschrift c't 6/2016 im Text KI-Werkbank (2016)

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Begriffe
KB IB clear
Algorithmusalgorithm, Lernenlearning, machine learning, Microsoft, Modellmodel, Neuronales Netzneural network, Predictive AnalyticsPredictive Analytics, Programmierenprogramming, Python, R

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2017