Mache die Dinge so einfach wie möglich - aber nicht einfacher (Albert Einstein)

In diesem Blog geht es um das Produktmanagement in der Softwareentwicklung. Neben den allgemeinen Fragen des Fachgebiets steht das Thema Innovationsmanagement im besonderen Fokus. Sie finden hier aber auch Inhalte zur agilen Softwareentwicklung, oder zu wirtschaftlichen Fragestellungen.

Machine Learning mit Google Blogs

In der letzten Woche hatte ich Google’s TensorFlow™ als eine der möglichen Bibliotheken für das Machine Learning erwähnt.

Da sehr aktiv in diesem Bereicht, bietet das Unternehmen auf weiteren Gebieten nützliche Inhalte, die sich an Anfänger und Fortgeschrittene in Sachen „Machine Learning“ wenden.

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Machine Learning mit TensorFlow

Neulich habe ich über ein Rechnercluster geschrieben, das man einsetzen kann, um darauf Big Data Szenarien auszuprobieren, und Machine Learning Algorithmen zu testen.

TensorFlow™ von Google ist eine der möglichen Bibliotheken für das Machine Learning, die man auf diesem Cluster einsetzen könnte. Daneben ist die TensorFlow Dokumentation eingängig geschrieben, und kann damit auch Einsteigern helfen, die verstehen wollen, wie solche Szenarien aussehen.

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Machine Learning in einem eigenen Rechnercluster

Viele Big Data Szenarien verwenden den sogenannten SMACK-Softwarestack (Spark, Mesos, Akka, Cassandra, und Kafka) als Laufzeitumgebung. Dabei handelt es sich um frei verfügbare Software, die normalerweise auf Rechnerclustern in Datenzentren installiert wird, um dort Big Data Anwendungen durchzuführen.

Der kleine Raspberry Pi bietet eine interessante Möglichkeit, um sich ein eigenes Rechnercluster im Wohnzimmer aufbauen zu können.

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Arbeiten 4.0 – Lebenslanges Lernen

Viele Studien sprechen dafür, daß sich die Berufswelt aufgrund der wachsenden Digitalisierung in den nächsten Jahren grundlegend ändern wird.

Daher wird das lebenslange Lernen immer wichtiger. Der neue Newsletter von PragmaticMarketing.com bring eine weitere Idee: Mitarbeiter sollten konstant auf ihren eigenen Markenwert achten, und diesen fördern.

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Mathematische Optimierung mittels OptaPlanner

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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AstroPi – Interessantes Lernprojekt der ESA

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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Agile&Scrum

Qualität – Codequalität, Debuggingfähigkeit und Infrastruktur

Parameter wie die Codequalität, Debuggingfähigkeit oder die Build-Infrastruktur entscheiden bei großen Projekten letztendlich, wie einfach es ist, die Software zu warten und zu erweitern. Aber auch…

Allgemein

EU Code Week – Der Nachwuchs lernt das Programmieren

Ich habe gelesen, daß inzwischen über 90% aller Berufe Computerkenntnisse erfordern. Auch die Produkte, die wir zum Beispiel in Deutschland, aber auch weltweit herstellen, beinhalten mehr und mehr S…

Innovation

EU-Hilfen für die Netzwerk- und Informationssicherheit

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, d…

PM-Themen

Machine Learning mit Google Blogs

In der letzten Woche hatte ich Google's TensorFlow™ als eine der möglichen Bibliotheken für das Machine Learning erwähnt. Da sehr aktiv in diesem Bereicht, bietet das Unternehmen auf weiteren…

Wirtschaft

Arbeiten 4.0 – Produktivitätswachstum

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.…