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Machine Learning hat in den letzten Jahren so rasante technische Fortschritte gemacht wie kaum ein anderer Bereich der IT. Zahlreiche Open-Source-Werkzeuge stehen Entwicklerinnen und Entwicklern zur Verfügung. Neben den Frameworks wie TensorFlow und PyTorch existieren konkrete Methoden für spezifische Anwendungsbereiche wie BERT und Word2vec bei der Textanalyse oder YOLO zur Objektdetektion. Das iX-Developer-Sonderheft "Machine Learning: Bessere Modelle, produktiver Einsatz" trägt der rasanten Entwicklung als Fortführung des Machine-Learning-Sonderhefts von 2018 Rechnung. Es beleuchtet die jüngsten Entwicklungen im Bereich der großen Frameworks, der Data-Science-Bibliotheken von Python sowie zahlreiche Methoden und Algorithmen. Das Heft bietet vor allem einen breiten Praxisteil mit konkreten Anwendungen in der Textanalyse und für die Zeitreihenvorhersage sowie mit einem dreiteiligen Tutorial zur Bildanalyse.