Machine Learning: Softwareentwicklung 2.0?

Machine Learning: Softwareentwicklung 2.0?

Keynote from BASTA! Spring conference.

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Jörg Neumann

February 27, 2020
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Transcript

  1. JÖRG NEUMANN | ACLUE GMBH @JOERGNEUMANN MACHINE LEARNING: SOFTWAREENTWICKLUNG 2.0?

  2. Menge Komplexität Personalisierung Selbstlernend Einsatzszenarien WANN BRAUCHT MAN MACHINE LEARNING?

  3. Recommendation Engines Fraud Detection Predictive Maintenance EINSATZFÄLLE

  4. Gesundheitswesen Bots Selbstfahrende Autos EINSATZFÄLLE

  5. Algorithmen Rechenleistung Daten VORAUSSETZUNGEN

  6. Quelle: IDG Machine Learning Studie 2019 Datenqualität verbessern Machine Learning

    verstehen Worin sehen Sie in Ihrem Unternehmen die größten Hürden für die Anwendung von Machine Learning?
  7. Wie funktioniert Machine Learning? Daten Algorithmus Model App

  8. Entwickler › Grundlegendes Verständnis von ML › Verwendung von Tools

    & Libraries › Nutzung von vorgefertigten Modellen › Entwicklung mit Java, C# oder JavaScript Data Scientist › Tiefes Verständnis von ML › Aufbau neuronaler Netze › Entwicklung und Optimierung von Modellen › Entwicklung mit Python oder R Was bedeutet das für mich?
  9. Framework für .NET Entwickler Toos zur leichten Entwicklung eigener Modelle

    Erweiterbar durch TensorFlow & co. Production ready C# F# http://dot.net/ml ML.NET Open Source / Cross Plattform Machine Learning Framework
  10. A few things you can do with ML.NET … Was

    kann man damit machen? Samples @ https://github.com/dotnet/machinelearning-samples
  11. ML.NET API (Code) ML.NET Model Builder (Visual Studio UI) ML.NET

    CLI (Command-Line Interface) C# >_ Wie kann man ML.NET nutzen?
  12. DEMO Model Builder

  13. Fazit ▪ Machine Learning eröffnet neue Möglichkeiten ▪ Ein grundlegendes

    Verständnis und das richtige Mindset sind entscheidend ▪ ML.NET ist ein guter Einstieg für .NET Entwickler ▪ Azure bietet eine Reihe vorgefertigter Lösungen an
  14. None