data science Archive - oreillyblog

E-Book-Deals: Machine Learning

Corina Pahrmann — Wed, 22 Sep 2021 13:36:46 +0000

Bis einschließlich 29. September 2021 bieten wir euch gleich fünf E-Books aus dem Machine-Learning-Regal für die Hälfte! Update: und ein Python-Lehrbuch! Generatives Deep Learning „Drowned in the sun“, dröhnt Kurt Cobains rohe und gleichzeitig so verletzt klingende Stimme durch meine Lautsprecher. Kurz darauf das bekannte, wütende Gitarrengeschrammel, und schließlich ordentlich Krach von den Drums. Ja, tatsächlich, der neue Song klingt nach Nirvana, aber wie ein YouTube-User kommentiert: „This is what it’s like if you have a dream you’re seeing Nirvana live but you can’t quite figure out what song they’re playing“. Ein undefinierbarer Musikbrei, nirgends mag das Ohr hängen bleiben, keine Textzeile spielt sich mir ins Hirn. Dennoch mehr Nirvana als wir in den vergangenen 27 Jahren zu hören bekamen. Und ein gutes Projekt, für das nicht nur Cobains Werke, sondern auch die anderer Künstler des (traurigen) Club 27 durch neuronale Netze geschickt und schließlich von künstlicher Intelligenz komponiert wurden, mit einer wichtigen Botschaft. Wollt ihr es auch ausprobieren? Ich wäre, ganz 90er Jahre Kid, gespannt. Gibt auch ’nen passenden Buchtipp, nämlich, voilà, David Fosters …

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Statistik für Data Scientists

Corina Pahrmann — Thu, 24 Jun 2021 15:33:27 +0000

Ein Buch für Data Scientists, die ihr Wissen über Statistik auf ein neues Level bringen wollen: Praktische Statistik für Data Scientists, kürzlich bei uns erschienen. Was reden wir doch seit vergangenem Frühjahr über Daten: Über Anstiege und Rückgänge, über Zielwerte und Höchstwerte, über Wahrscheinlichkeiten und über, ihr ahnt es, den besonderen Charakter des exponentiellen Anstiegs. Statistikwissen war und ist gefragt – unter Politikerinnen, Wissenschaftlern, Ärzten, Informatikerinnen. Tatsächlich unter uns allen. Entsprechend mussten wir alle uns „Wissen draufschaffen“. Nach außen sichtbar wird diese Kompetenz im Falle von Medien: Zeitschriften und Zeitungen, Nachrichtenmagazine und Newsportale, Podcasts und Blogs berichten nicht nur durch Textbeiträge, sondern eben auch durch Grafiken und Tabellen, häufig interaktiv. Nicht gerade trivial: Daten analysieren, darstellen, deuten Data Scientists, die bislang eine Informatik-Laufbahn absolviert haben oder deren beruflicher Hintergrund in der Programmierung liegt, benötigen die entsprechende Statistik- und Mathematik-Kompetenz ebenfalls. Übrigens nicht erst seit einigen Monaten, faktisch diskutieren Fachleute schon seit Jahren, über welche Fertigkeiten und Fähigkeiten Data Scientists verfügen sollten. Allerdings gehört eine formale statistische Ausbildung nicht zwingend zu den Skills, die Data Scientists …

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Von Gründern, Büchern, Punks und Viren – eine ganz persönliche Dataviz-Lovestory

Alexander Plaum — Tue, 29 Sep 2020 07:00:00 +0000

Außerdem: Werbung für ein Grundlagenbuch von Claus O. Wilke. Im Spätsommer 2004 stand ich vor einem Problem: Ich war mit der Uni fertig, wusste aber nicht so richtig, was ich arbeiten sollte. Also beschloss ich, mein Lieblingshobby – die Organisation von Punk- und Indiekonzerten – zumindest vorübergehend zum Beruf zu machen. Dafür brauchte ich eine kleine Agentur. Für deren Gründung brauchte ich Fördergelder. Und um die zu bekommen: einen Businessplan. Dessen Erfolg bei der Auswahlkommission wäre, so hörte ich, unter anderem davon abhängig, wie überzeugend darin Marktanalysen (oh!) und Umsatzprognosen (ah!) dargestellt würden. Heißt also: Das Ding brauchte solide Diagramme, Schaubilder, Datenvisualisierungen. Datenvisualisierung, Europa-Tour und Schönheit der Information Blöderweise hatte ich damals keine Ahnung, wie dieser Dataviz-Kram funktionierte, wurde aber zum Glück von einem Freund gerettet (natürlich Wirtschaftswissenschaftler und Informatiker). Nach ein paar Stunden Excel-Magic war alles fertig, der Plan wurde eingereicht, bekam großes Lob – und ich konnte für ein paar Jahre Bands quer durch Europa schicken (was eine andere Geschichte ist). Datenvisualisierung hatte erst mal keine größere Bedeutung mehr in meinem Leben. Fast …

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Generatives Deep Learning: Das Buch für kreative Data Scientists & Programmierer

Corina Pahrmann — Mon, 17 Aug 2020 06:01:00 +0000

Im Frühjahr erschien bei uns „Generatives Deep Learning: Maschinen das Malen, Schreiben und Komponieren beibringen“. Ein Buch für die schönen Künste – und ja, das Programmieren ist hier ausdrücklich mitgemeint. Zugegeben: eine Organistin wird aus mir nicht mehr – so wie einst Bach werde ich das eindrucksvolle Instrument niemals beherrschen. (Genauso wenig übrigens, wie ich irgendein anderes Instrument beherrsche.) Aber Komponieren, das könnte etwas werden. Vorausgesetzt, ich nutze Deep Learning-Modelle, die dann Präludien im Stil des großen Musikers erschaffen. Oder Picasso-like Leinwände gestalten. Oder: Sogar Texte für das oreillyblog schreiben? Wenn Maschinen schreiben, malen und komponieren David Foster, Data Scientist, Mathematiker und Autor unseres hier neu vorgestellten Buchs, hat sich diesen Herausforderungen gestellt – und sie auf sehr anschauliche und zugängliche Art und Weise beantwortet. In „Generatives Deep Learning“ vermittelt er zunächst die Grundtechniken des Deep Learning mit Keras und zeigt die eindrucksvollsten generativen Deep-Learning-Modelle wie z.B. Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoder (VAEs), Encoder-Decoder- sowie World-Modelle. Danach erklärt Foster anhand zahlreicher Bilder (natürlich ist das Buch farbig!), wie sich diese für kreative Aufgaben wie …

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Geburtstag: „Datenintensive Anwendungen designen“ und „Datenanalyse mit Python“

Corina Pahrmann — Mon, 21 Oct 2019 11:22:01 +0000

Mit „Datenintensive Anwendungen designen“ und „Datenanalyse mit Python“ holten wir zwei Schwergewichte für Softwarearchitekten und Datenanalysten in unser Programm. Und heute feiern wir ihren Geburtstag! (Inklusive Verlosung ;)) Verraten wir mal eine schöne Routine: Einmal monatlich kommen wir alle – Lektorat, Marketing, Vertrieb, Herstellung und Geschäftsführung – in einem großen Meeting zusammen. Wir stellen einander neue Projekte vor, berichten von Konferenzen, die wir besucht haben und: wir stoßen auf unsere Geburtstagskinder an. Nicht auf die der Kollegen. Sondern auf die Jubilare aus Papier, Druckfarbe und Leim. (Ja, und natürlich auch auf ihre elektronischen Äquivalente.) Und worum ging es im Oktober? Um diese beiden: Was die Bücher auszeichnet? Das erzähle ich euch jetzt. :) Datenintensive Anwendungen designen Dieses umfassende Buch zum datenbasierten Systemdesign erschien zunächst in englischer Sprache – und wurde hochgelobt (wenn ihr beispielsweise mal zu Amazon rüber schauen möchtet). Der Softwarearchitekt und Forscher Martin Kleppmann hat es für O’Reilly USA geschrieben, unser Übersetzer Frank Langenau hat das Manuskript wiederum ins Deutsche übertragen. Und dann? Hat sich Martin Kleppmann für uns noch einmal dran gesetzt und einige …

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E-Book-Deals im Oktober: Drei Fachbücher mit hoher KI- und Coding-Kompetenz

Corina Pahrmann — Fri, 11 Oct 2019 08:07:49 +0000

Mit „Python von Kopf bis Fuß“, „Einführung in TensorFlow“ und „Machine Learning Kochbuch“ könnt ihr im Oktober gleich drei E-Books 50 % günstiger bekommen. Schließlich konnten wir bei der Auswahl aus einer ganzen Fülle von KI-/Data-Science-/Python-Titeln schöpfen, die wir innerhalb der vergangenen Jahre veröffentlicht haben. 90 Millionen Euro Fördersumme für KI-Projekte von der Deutschen Forschungsgemeinschaft hier, ein Investitionspaket in Höhe von einer Milliarde Euro für „Spitzentechnologie“ – insbesondere für Anwendungen der Künstlichen Intelligenz – vom Land Bayern dort: Vorhaben, KI-getriebene Forschungsprojekte oder Gründungsideen zu unterstützen, gibt es (nicht nur hierzulande) immer häufiger. Sie sollen den Erfolgsideen aus dem Silicon Valley, aber auch anderen Technologieregionen der Welt, etwas entgegensetzen. Ok, Google: Spracherkennung statt Schachcomputer Nicht nur der Politik, auch einer breiten Masse erschließen sich die Vorteile von KI-Anwendungen, seit diese auch in unserem Alltag greifbar sind. Mit Bilderkennung aus der Maschine können MRT-Aufzeichnungen viel schneller ausgewertet und Patienten zügiger behandelt werden? Mikroskopische Aufnahmen noch präziser dargestellt und in riesigen, weltumspannenden Datenbanken abgeglichen werden? Eine App mit Spracherkennung kann uns helfen, mit der neuen, spanisch-sprechenden Kollegin zu plaudern? Und dass …

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Berlin Buzzwords 2019: Rabattgutschein gewinnen

Corina Pahrmann — Tue, 21 May 2019 07:19:56 +0000

Die Berlin Buzzwords feiert in diesem Jahr Jubiläum: Vom 16. Juni bis 18. Juni 2019 geht es bei der Konferenz zum nunmehr 10. Mal um das Speichern, Verarbeiten, Suchen und Streaming großer Datenmengen im Rahmen von Open-Source-Softwareprojekten. Als Medienpartner der Berlin Buzzwords 2019 können wir zwei 10%-Gutscheine für das Ticket vergeben. Als Keynote Speaker konnten die Organisatoren Isabel Drost-Fromm (Direktorin der Apache Software Foundation, PMC-Mitglied Apache Community Development und Mitbegründerin von Apache Mahout) und Griselda Cuevas (Data Scientist bei Google) gewinnen. Isabel wird anlässlich des Jubiläums ein wenig Nabelschau betreiben – im positiven Sinne: Als Mitbegründerin der Berlin Buzzwords spricht sie über Open Source von den Gründungstagen im Jahr 2009 bis heute. Griselda berichtet in ihrer Keynote über das (faire) Zusammenspiel von freier und propretiärer Software. Dazu kommen mehr als 70 internationale Sprecher, die in 60+ Sessions detailliertes Wissen zu Data Science und Open Source liefern. Stichworte: ElasticSearch, Apache, Solr, Kubernetes u.v.a.m. (Schedule findet Ihr an dieser Stelle). Und bevor es mit der Konferenz ganz offiziell losgeht, findet bereits am Sonntagnachmittag ein Barcamp statt – ebenfalls …

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Neuerscheinungen: Bücher zu Deep Learning und Machine Learning

Corina Pahrmann — Wed, 15 May 2019 07:30:25 +0000

Während die Kolleg*innen gerade auf der M3-Konferenz – Minds Mastering Machines – in Mannheim weilen und sich dort von einigen KI-Experten wie Mark Whitehorn (Keynote: „Dark Data is your friend“) oder unseren Autoren Ramon Wartala und Oliver Zeigermann persönlich in die aktuell brennendsten Fragen des Deep Learning und Machine Learning sowie der Datenanalyse einführen lassen, nehmen wir die Gelegenheit wahr, Euch hier drei unserer neuesten Bücher zum Thema vorzustellen. Die Gemeinsamkeit aller drei Neuerscheinungen: Sie richten sich an Entwickler und Data Scientists, die konkrete Projekte und Lösungen für ihren Berufsalltag suchen. Die Musikstücke automatisch erkennen und zuordnen, Hintergründe in Bildern entfernen, Clustermodelle bewerten oder Rohdaten aufbereiten wollen. Die Bücher bauen auf unseren Grundlagenwerken wie Einführung in Machine Learning mit Python, Praxiseinstieg Deep Learning (gerade unser E-Book des Monats und damit 50 % günstiger) und natürlich unseren Dauerbrenner und Bestseller Neuronale Netze selbst programmieren auf. Fangen wir an. Deep Learning Kochbuch Der Einsatz von Frameworks wie Keras und TensorFlow ermöglicht Deep-Learning-Anwendungen, ohne dass tiefgreifende Kenntnisse aus dem Machine Learning nötig sind. In bewährter Problem-Lösung-Diskussion-Struktur liefert das Deep …

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Was ist Jupyter?

Alexander Plaum — Tue, 08 Jan 2019 11:16:09 +0000

Die erste, ganz lapidare Antwort lautet: Das kommt drauf an. Mit Jupyter können tatsächlich mehrere Dinge gemeint sein. Da wäre zum einen das Projekt Jupyter, eine Initiative für Open-Source-Software bzw. offene Standards und Dienste, die ihren Fokus auf Interactive Computing mit Unterstützung möglichst vieler Programmiersprachen gerichtet hat. Projekt Jupyter bietet verschiedene Produkte an. Zur Zeit sind das: Jupyter Notebook, Jupyter Kernels, Jupyter Hub und Jupyter Lab. Wenn irgendwo der Begriff „Jupyter“ fällt, ist meistens Jupyter Notebook gemeint – oder noch genauer: Die Anwendung Jupyter Notebook, mit der man sich ein digitales Dokument bauen kann, das ebenfalls Jupyter Notebook heißt. In diesem Post wollen wir uns vor allem mit der Notebook-Software und dem damit produzierten Output beschäftigten. Was ist nun besonders an einem Jupyter Notebook? Man könnte es wohl als das ultimative Digitalnotizbuch bezeichnen. Vergesst Wikis und Google Drive und Evernote – Jupyter gestattet neben der eleganten Einbindung von Texten, Links, Bildern und Videos auch das Listing von Code und dessen Ausführung in Häppchen an Ort und Stelle. Sprich: Ein Jupyter Notebook kann auch interaktive Karten …

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Neuerscheinung: Einführung in TensorFlow

Corina Pahrmann — Wed, 28 Nov 2018 07:45:20 +0000

Edmond de Belamy ist ein großartiger Künstler – und das ganz ohne blutige Legende (van Gogh), omnipräsentes Motiv (Blaue Reiter) oder unappetitliche Installationen (Beuys). Ein Pionier – ohne Exzesse, dafür mit viel Disziplin und Lernwillen. Einer, der sein finanziell bislang erfolgreichstes Kunstwerk nicht mit einer Signatur, sondern mit min G max D Ex[log(D(x))]+Ez[log(1-D(G(z)))] unterzeichnete. Und der im Aktionshaus Christie’s 432.500 Dollar eingenommen, sie aber nicht persönlich abgeholt hat. Sieh dir diesen Beitrag auf Instagram an D-3 before the auction. The stress is getting quite important right now. See you on Thursday for the verdict. – #christies #auction #belamy #obvious Ein Beitrag geteilt von OBVIOUS (@obvious_art) am Okt 22, 2018 um 9:55 PDT Künstlich statt künstlerisch Denn, und diese Nachricht schaffte es kürzlich in die internationale Presse: de Belamy ist selbst eine Kunstfigur, die für das französische Künstlerkollektiv Obvious steht. Sein Name stellt einen Bezug zum KI-Forscher Ian Goodfellow her, und gemalt hatte das in London versteigerte Bild kein mit besonderen Begabungen …

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