Aufholjagd hat begonnen: Apple erzielt Achtungserfolg bei Machine-Learning-Konferenz

Im hart umkämpften Feld des maschinellen Lernens erzielte Apple unlängst einen achtbaren Erfolg. Cupertino ist hier aufgrund verschiedener Aspekte seiner Firmenpolitik etwas ins Hintertreffen geraten.

Maschinelles Lernen und DeeppLearning zählen aktuell zu den mit am meisten gehypten Arbeitsfeldern der Informatik. Es ist hier schwer echten Fortschritt von bombastischer Marketingsprache zu unterscheiden, zumal nahezu alle bedeutenden Akteure in den verschiedensten Produkten vermeintliche Meilensteine maschinellen Lernens implementieren. Eines wurde zuletzt jedoch deutlicher: Apple drohte abgehängt zu werden. Das lag vor allem daran, dass die extremen Geheimhaltungsvorschriften Apples Experten vom akademischen Austausch mit der wissenschaftlichen Gemeinde abhielten und die Arbeit für Cupertino so für viele führende Köpfe unattraktiv wurde. Mit verschiedenen Maßnahmen steuerte Apple hier gegen, zuletzt wurde ein Blog eingerichtet, auf dem Softwareentwickler über ihre Arbeit berichten können, auf einem Niveau, das sich an Experten richtet. Nun haben Apple-Entwickler bei einer bedeutenden Fachkonferenz den Preis des besten Papers gewonnen. Die auf der „Conference on Computer Vision & Pattern Recognition“ (CVPR) eingereichten Skripte Densely Connected Convolutional Networks“ und „Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training wurden mit dem Best Paper Award ausgezeichnet und setzten sich gegen rund 2.600 Einreichungen durch. Sie befassten sich unter anderem mit der Analyse von Bildern durch Machine-Learning-Methoden, ein zentrales Teilgebiet der Disziplin.

Grundlagen des Machine-Learnings

Die Erkennung, Interpretation, Kategorisierung und Beschreibung von Bildern und in weiterer Folge auch Videos stellt neben anderen Anwendungen im Bereich der Linguistik wie etwa Übersetzungsfunktionen eine Aktivität dar, für die gut trainierte neuronale Netze prädestiniert sind.

SiriKit

SiriKit

Hier wurden in den letzten zehn Jahren signifikante Fortschritte erzielt. Doch die Materie ist komplex und auch für versierte Informatiker nicht leicht zu durchdringen. Einen soliden Überblick und Einstieg in das Thema finden Interessierte in dieser jüngst erschienenen deutschsprachigen Episode des Wissenschaftspodcasts Omegatau.

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Roman van Genabith
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Roman van Genabith

5 Kommentare zu dem Artikel "Aufholjagd hat begonnen: Apple erzielt Achtungserfolg bei Machine-Learning-Konferenz"

  1. George 28. August 2017 um 15:23 · Antworten
    Ich will ja kein Spielverderber sein, aber müssen wir in diese Youtube-Let’s Play-Sprache verfallen und nicht existierende Wörter wie “gehypt” benutzen?
    iLike 0
    • Bergi 28. August 2017 um 15:57 · Antworten
      http://www.duden.de/suchen/dudenonline/gehypt
      iLike 2
    • youreNothing 28. August 2017 um 16:11 · Antworten
      Man kann eben auch von der Zeit und dem Fortschritt abgehängt werden, was ? 😉😘
      iLike 1
    • ProfDr 28. August 2017 um 17:22 · Antworten
      Wenn du dich schon versuchst adäquat auszudrücken, dann benutz doch das Wort Anglizismen statt YouTube-Let’s Play Sprache 🤗
      iLike 0
  2. Bergi 28. August 2017 um 15:56 · Antworten
    http://www.duden.de/suchen/dudenonline/gehypt
    iLike 1