Studenten erlangten Sensationssieg gegen Google bei KI-Entwicklung

    11. August 2018, 10:05
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    Eine Gruppe von Studenten konnte besseren Code für Machine Learning bauen als Google – er schnitt bei Stanford-Benchmark besser ab

    Eine kleine Gruppe von Studenten, die sich über die Gratisplattform fast.ai im Bereich Machine Learning weiterbildet, hat einen Code programmiert, der laut einem bedeutsamen Benchmark besser ist als jener von Google. Das berichtet MIT Technology Review. So handelt es sich um den Benchmark um DAWNBench, ein Analyseprozess von Forschern der Universität Stanford.

    Nicht nur große Unternehmen

    Zahlreiche Studenten, die etwa neben dem Studium dazulernen wollen, informieren sich bei fast.ai. Der Gründer des Unternehmens, Jeremy Howard, zeigte sich erfreut – die Ergebnisse würden zeigen, dass die besten Ergebnisse auf neuestem Stand nicht nur von großen Unternehmen erreicht werden können.

    Viele kleine Verbesserungen

    Der Benchmark nutzt Einordnungen von Fotos – eine klassische Aufgabe für Künstliche Intelligenz – um die Geschwindigkeit des maschinell lernenden Codes zu messen. Zuvor führten die Google-Forscher die Rankings an – die Studenten von fast.ai waren bei ähnlicher Hardware sogar schneller. Möglich war dies, so Howard in einem Blog Posting, durch viele simple Optimierungen. Etwa achtete man darauf, dass die Fotos alle dieselbe Größe haben. (red, 11.8.2018)

    • Google führte zuvor die Benchmarks der Stanford-Forscher an.
      foto: reuters/peter

      Google führte zuvor die Benchmarks der Stanford-Forscher an.

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