Im Rahmen des Maschine Learning werden Verfahren, wie neuronale Netze oder Decision Tree Algorithmen eingesetzt, und es werden damit in vielen Fällen gute Erfahrungen gesammelt.

Für manche Problemstellungen bieten sich aber nach wie vor Optimierungsverfahren aus dem Bereich des Operation Research an. OptaPlanner ist eine offene und dabei mächtige Bibliothek.

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Heute kam in den Nachrichten, daß der Deutsche Alexander Gerst der Kommandant der nächsten Mission der European Space Agency (ESA) sein wird.

Hierzu passt ein schönes Ausbildungsprojekt der britischen ESA, das sich an Jugendliche wendet (und das ich mir schon eine längere Zeit ansehe).

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Ich beschäftige mich zur Zeit mit dem Thema „Machine Learning mit Apache Spark“ und habe am Wochenende in der Computerzeitschrift „iX“ einen sehr informativen Artikel hierzu gelesen, und das Beispielprogramm ausprobiert, das darin vorgestellt wurde.

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Kurz vor dem Ende der Wahlen in Frankreich und in den USA wurde bekannt, daß Hacker in die Webserver der Wahlkampfteams eingedrungen waren, und Dokumente ins Internet gestellt haben.

Dies zeigt, daß die Sicherheit von Softwareanwendungen nicht zu unterschätzen ist. Die EU hilft Unternehmen deshalb mit entsprechendem Know How.

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„Big Data Analytics“ und das „Machine Learning“ sind wichtige Schlüsseltechnologien auf dem Weg zur Industrie 4.0. Richtig eingesetzt, unterstützen sie Unternehmen dabei, den nächsten großen Produktivitätsschub zu realisieren.

Derzeit wird viel darüber geschrieben, und es ist deshalb nicht leicht, den Einstieg in das Thema zu schaffen. Daher fasse ich hier Leseempfehlungen zusammen.

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In vielen entwickelten Volkswirtschaften ist die Geburtenrate schon seit vielen Jahren gering. Das langfristige Wachstum hängt daher vom Produktivitätszuwachs ab.

Dieses Wachstum hat sich aber z.B. in den USA seit 2004 sehr negativ entwickelt. Eine neue Studie zeigt auf, woran das liegen könnte.

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