Teil 2: Machine Learning und Requirements-Engineering – Doch wer lernt von wem?

Machine Learning und künstliche Intelligenz gelten als zwei der Zukunftsthemen schlechthin. Intelligente Algorithmen beeinflussen unseren Alltag mit wachsender Geschwindigkeit in einem immer größeren Ausmaß. Doch treffen sie auch bereits auf Requirements-Engineering? Ich dürfte das Thema mit meinem Kurzvortrag mit obigem Titel auf unserer hauseigenen Konferenz, den SOPHIST DAYS 2017 selbst beleuchten. Erfahren Sie selbst, was ein Roboter, der Pancakes wenden kann, mit unserer Disziplin zu tun hat!

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Teil 1: Was ist, kann und macht Machine Learning? Und was macht es für den REler so interessant?

Mit AutoML hat Google jüngst einen Ansatz vorgestellt, der die Entwicklung von Anwendungen maschinellen Lernens vereinfachen und optimieren soll, und zwar mithilfe von – maschinellem Lernen.

Hierbei erstellt ein erster Machine-Learning-Algorithmus einen Vorschlag zu Architektur und Konfiguration des zu entwickelnden zweiten Machine-Learning-Algorithmus und erprobt diesen. Anhand der Performance dieses Vorschlages lernt wiederrum der übergeordnete Algorithmus, Controller genannt, welche Konzepte und Konfiguration zu einer besseren Performance des zu entwickelnden Algorithmus führen. Aus dieser Erfahrung kann nun der Controller neue Vorschläge zu Architektur und Konfiguration des zweiten Algorithmus machen und diese erneut analysieren.
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