Soziale Netzwerke

[Haspelbein]

Nun ja, mit Google Drive z.B., sollte es wohl jeder User schaffen, ein paar Daten, Bilder oder Rechnungskopien hochzuladen. Via GDrive App, rclone (Linux, BSD) ist es ein Kinderspiel. Man kann außerdem davon ausgehen, dass aus GDrive keine Daten verloren gehen. Die Datenübertragung erfolg 128 bit AES verschlüsselt und auf Wunsch kann 2FA verwendet werden.



Cloudera z.B. zeigt ganz deutlich (+37% Aktienkurs/20-21), dass kleine/große Unternehmen auf Cloud-Dienste nicht verzichten wollen. Dazu wählt man aus Sicherheitsgründen -verschiedene Cloud-Dienste weltweit. Auch ich nutze es lokal und öffentlich. Verschlüsselt abgelegt sind Daten für jede(n) Hacker und Regierung unbrauchbar.

OT:
Ich habe aus der Vergangenheit gelernt und weiß,. dass ich auf Clouds nicht mehr verzichten möchte. Aber, gute Clouds kosten Geld. Also nichts für diejenigen, die zwar einen 40000,-€ Audi fahren, aber geizig sind eine 99 Cent App zu kaufen. Sorry, musste mal wieder sein

Ich sprach eigentlich weniger von einem Online-Backup, sondern eher von Cloud-Applikationen und Web Services. Es werden hier wirklich Applikationen in die interne und externe Cloud ausgelagert, und die Daten existieren,zumindest aus der Sicht der einzelnen Instanzen einer Applikation kaum in einem Filesystem. Wie verhindert man, dass es zu einem Leak zwischen App-Server-Umgebungen kommt? Wie stellt man zum Beispiel sicher, dass keine kritischen Daten an externe Web-Services übermittelt werden, selbst wenn die Nutzung dieser Web Services an sich legitim ist? Wie strukturiert man die Zugangsberechtigungen, sowohl von Nutzern als auch Applikationen auf ein externe Cloud? Sowas ist als einzelner Anwender wahrscheinlich auch noch nicht so problematisch, aber sobald eine Firma eine gewisse Grösse hat, und die Anzahl der Anwendungen steigt, wird diese Frage ganz sprunghalf komplex.

Man kann ja z.B. innerhalb von Minuten eine KI/Python-Umgebung bei AWS erstellen. (Um sowas lokal einzurichten bräuchte ich ein paar Tage.) Das ist unheimlich bequem, aber es ist richtig Wumms dahinter, auch wenn es eben was kostet. Die Sicherheitsaspekte sind jedoch deutlich komplizierter. Das Beispiel Parler zeigt ja, wie man dies so richtig vergeigt.

[Mandarine]

Ich sprach eigentlich weniger von einem Online-Backup, sondern eher von Cloud-Applikationen und Web Services. Es werden hier wirklich Applikationen in die interne und externe Cloud ausgelagert, und die Daten existieren,zumindest aus der Sicht der einzelnen Instanzen einer Applikation kaum in einem Filesystem. Wie verhindert man, dass es zu einem Leak zwischen App-Server-Umgebungen kommt? Wie stellt man zum Beispiel sicher, dass keine kritischen Daten an externe Web-Services übermittelt werden, selbst wenn die Nutzung dieser Web Services an sich legitim ist? Wie strukturiert man die Zugangsberechtigungen, sowohl von Nutzern als auch Applikationen auf ein externe Cloud? Sowas ist als einzelner Anwender wahrscheinlich auch noch nicht so problematisch, aber sobald eine Firma eine gewisse Grösse hat, und die Anzahl der Anwendungen steigt, wird diese Frage ganz sprunghalf komplex.

Muss ich passen, damit habe ich mich nie auseinandersetzen müssen. Und werde es sehr wahrscheinlich auch nie.

Man kann ja z.B. innerhalb von Minuten eine KI/Python-Umgebung bei AWS erstellen. (Um sowas lokal einzurichten bräuchte ich ein paar Tage.) Das ist unheimlich bequem, aber es ist richtig Wumms dahinter, auch wenn es eben was kostet. Die Sicherheitsaspekte sind jedoch deutlich komplizierter. Das Beispiel Parler zeigt ja, wie man dies so richtig vergeigt.

Meinst Du das Klonen der Daten bzw. kopieren der AWS-Lambda.. lokal daheim ? Da gibt es z.B. von Amazon fertige Python Bibliotheken. Ich klone ja auch u.a. GDrive.. als lokale Cloud in Unternehmen, Zuhause. Strukturiert in unterschiedlichen Bereichen. Aber das mit der Ki/Python-Umgebung kannst Du mir gerne erklären, sagt mir jetzt nichts.

[Haspelbein]

Muss ich passen, damit habe ich mich nie auseinandersetzen müssen. Und werde es sehr wahrscheinlich auch nie.

Ein Heidenspass.

Meinst Du das Klonen der Daten bzw. kopieren der AWS-Lambda.. lokal daheim ? Da gibt es z.B. von Amazon fertige Python Bibliotheken. Ich klone ja auch u.a. GDrive.. als lokale Cloud in Unternehmen, Zuhause. Strukturiert in unterschiedlichen Bereichen. Aber das mit der Ki/Python-Umgebung kannst Du mir gerne erklären, sagt mir jetzt nichts.

Damit meine ich, dass Python allgemein gerne für die Statistik, aber auch fürs Machine Learning eingesetzt wird. Es gibt sehr umfangreich Bibliotheken zur linearen Algebra, und allerlei unterschiedliche Ansätze zur künstlichen Intelligenz. Der grösste Aufwand ist eigentlich die Abstimmung der Bibliotheken, aber auch die Verfügbarkeit von GPUs, sowie hier auch die Pflege der Einbindung von NVidias CUDA-Bibliotheken.

Ich habe einmal 2 Tage gebraucht um die Versionen von Scikit, Keras und CUDA aufeinander abzustimmen. Es klappte jedoch letztendlch. Das bekommt man mit AWS als Service, plus der entsprechenden Rechenleistung. Den Code selbst könnte ich 1:1 von meinem Rechner zuhause auf AWS übertragen.

[Mandarine]

Damit meine ich, dass Python allgemein gerne für die Statistik, aber auch fürs Machine Learning eingesetzt wird. Es gibt sehr umfangreich Bibliotheken zur linearen Algebra, und allerlei unterschiedliche Ansätze zur künstlichen Intelligenz. Der grösste Aufwand ist eigentlich die Abstimmung der Bibliotheken, aber auch die Verfügbarkeit von GPUs, sowie hier auch die Pflege der Einbindung von NVidias CUDA-Bibliotheken.

Ich habe einmal 2 Tage gebraucht um die Versionen von Scikit, Keras und CUDA aufeinander abzustimmen. Es klappte jedoch letztendlch. Das bekommt man mit AWS als Service, plus der entsprechenden Rechenleistung. Den Code selbst könnte ich 1:1 von meinem Rechner zuhause auf AWS übertragen.

Künstliche Intelligenz ist in der Tat ein Thema worüber ich mir viele Gedanken gemacht habe. Wenn z.B. die ersten CPUs wie z.B. der Intel Tiger/Alder Lake verfügbar ist der Hardwareseitig KI implementiert haben soll. Was ich z.B. alles mit machen könnte. Ehrlich gesagt, keine Ahnung Selbstverständlich werde ich am Ball bleiben. Zwar keine Roboter oder Drohnen bauen, aber vielleicht Technologien mit denen ich heute schon zu tun habe. Wie man dann sowas umsetzt, wird die Zeit zeigen. Vielleicht bringst auch Du mich auf eine mega Idee .. oder @Klopperhorst der DIE geniale Anwendung für Aktienanalysen entwickelt und wir alle mit reich werden. Wer weiss..

[twoxego]

Da fällt mir eine Geschichte ein.
Sie geht ungefähr so:

Irgendwann wird ein Gremium von Bürokraten vor der Entscheidung stehen:
"Sollen wir jetzt diese selbstlernende, Fehler-beseitigende, uns turmhoch überlegene künstliche Intelligenz anschalten oder lieber nicht?"
Einer wird sagen: "Jetzt ham wir`s bezahlt. Jetzt schalten wir`s auch an."
Dann werden die zweibeinigen Fehlerquellen beseitigt und es wird keine dummen Entscheidungen mehr geben.

[Haspelbein]

Künstliche Intelligenz ist in der Tat ein Thema worüber ich mir viele Gedanken gemacht habe. Wenn z.B. die ersten CPUs wie z.B. der Intel Tiger/Alder Lake verfügbar ist der Hardwareseitig KI implementiert haben soll. Was ich z.B. alles mit machen könnte. Ehrlich gesagt, keine Ahnung Selbstverständlich werde ich am Ball bleiben. Zwar keine Roboter oder Drohnen bauen, aber vielleicht Technologien mit denen ich heute schon zu tun habe. Wie man dann sowas umsetzt, wird die Zeit zeigen. Vielleicht bringst auch Du mich auf eine mega Idee .. oder @Klopperhorst der DIE geniale Anwendung für Aktienanalysen entwickelt und wir alle mit reich werden. Wer weiss..

Du musst darauf nicht warten. Das ist auch nicht geheimnisvoll, und die wichtigsten Aspekte sind eher die Aufbereitung der Daten, und die Wiederholbarkeit der Aussagen, die die KI treffen soll. Wie schon gesagt, google einfach scikit-learn, und du wirst allerlei Beispiele finden. Das kostet auch nichts, wird aber etwas abstrakt, wenn man es vertieft. Ein bischen Statistik und lineare Algebra sollte man mitbringen.

Zudem würde ich bei den Erwartungen aufpassen. Auch wenn ich positive Beispiele kenne, so ist die Anzahl der KI-Anwendungen, die nicht über einen Prototyp hinauskommen, im Vergleich mit traditionellen Algorithmen recht hoch.

[Bolle]

Gibt es schon LINUX für Quantencomputer?

[Haspelbein]

Gibt es schon LINUX für Quantencomputer?

Leider nein. Aber es gibt auch noch keinen allgemeinen Quantencomputer.

[Mandarine]

Du musst darauf nicht warten. Das ist auch nicht geheimnisvoll, und die wichtigsten Aspekte sind eher die Aufbereitung der Daten, und die Wiederholbarkeit der Aussagen, die die KI treffen soll. Wie schon gesagt, google einfach scikit-learn, und du wirst allerlei Beispiele finden. Das kostet auch nichts, wird aber etwas abstrakt, wenn man es vertieft. Ein bischen Statistik und lineare Algebra sollte man mitbringen.

Zudem würde ich bei den Erwartungen aufpassen. Auch wenn ich positive Beispiele kenne, so ist die Anzahl der KI-Anwendungen, die nicht über einen Prototyp hinauskommen, im Vergleich mit traditionellen Algorithmen recht hoch.

Danke. Sobald ich ein wenig bei der Sache bin, werde ich mich ganz sicher mit befassen. Zur Zeit bin ich auch gut mit Aktien, ETF .. beschäftigt. Auch heute habe ich Käufe getätigt. Und vergiss bitte nicht, mein Vollbart ist inzwischen weißer als Schneeweiß. Ich hoffe Du verstehst, dass ältere Männer nicht mehr so auf zack sind für Neues.

[Haspelbein]

Danke. Sobald ich ein wenig bei der Sache bin, werde ich mich ganz sicher mit befassen. Zur Zeit bin ich auch gut mit Aktien, ETF .. beschäftigt. Auch heute habe ich Käufe getätigt. Und vergiss bitte nicht, mein Vollbart ist inzwischen weißer als Schneeweiß. Ich hoffe Du verstehst, dass ältere Männer nicht mehr so auf zack sind für Neues.

So jung bin ich auch nicht. Es gibt auch [Links nur für registrierte Nutzer] Der Link führt zur Passagierliste der Titanic. Eine häufige Übungsaufgabe besteht darin, eine Maschine zu bauen, die vorhersagt, ob jemand das Unglück überlebte oder nicht, und es dann mit dem tatsächlichen Resultat zu vergleichen.

Ich habe es mit statistischen Ansätzen und einem neuronalen Netzwerk versucht. Der MSE liegt so bei etwa 0.2, und ca. 80% der Vorhersagen sind richtig. Das ist noch nicht einmal besonders gut, aber interessant auf jeden Fall.