Was haben Künstliche Intelligenz und Cloud-Computing mit dem Oktoberfest zu tun?
Mit Hilfe von Machine Learning (ML) lassen sich viele Aufgaben automatisieren: Kreditkarten-Betrugserkennung, E-Mail-Spam-Erkennung, Bildklassifizierung, Text Mining oder Zeitreihenprognosen, um ein paar Beispiele zu nennen. Die Bundesregierung schätzt, dass das deutsche BIP allein durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) bis 2030 um mehr als elf Prozent steigen wird. Das entspricht einem riesigen Potenzial von ca. 430 Milliarden Euro.
In der Vergangenheit war allerdings die Anwendung von künstlicher Intelligenz wenigen Spezialisten vorbehalten, die sich mit dem forschungsintensiven und komplizierten Thema intensiv befasst haben.
Bei Microsoft haben wir es uns daher zum Ziel gesetzt, die Vorteile und Möglichkeiten von KI allen Menschen verfügbar zu machen. Sei es ein Data Scientist mit jahrelanger Berufserfahrung oder ein Facharbeiter, der in kurzer Zeit einen repetitiven Prozess automatisieren möchte. Dieses Ziel nennen wir „Democratizing AI“.
Um den heterogenen Anforderungen all dieser verschiedenen Nutzer gerecht zu werden, bieten wir eine große Produktpalette an, aus der wir jedem potentiellen KI-Nutzer eine passende Lösung anbieten können. Das KI-Portfolio auf Microsoft Azure erstreckt sich von fertigen Lösungen, die man Out-of-the-Box nutzen kann (SaaS), über Plattform-as-a-Service-Lösungen (PaaS), hin zu hochkonfigurierbaren Infrastruktur-Lösungen (IaaS).
Im Folgenden möchte ich anhand von drei verschiedenen KI-Lösungen unser Ziel der Demokratisierung von Künstlicher Intelligenz erklären. Natürlich lassen sich diese Lösungen gemäß des Baukasten-Prinzips auf Azure auch beliebig kombinieren.
- Die Data Science Virtual Machine (DSVM) bietet Datenexperten eine vorkonfigurierte Data-Science Umgebung auf Windows oder Linux, die sofort einsatzfähig ist. Beliebte Data-Science-Tools wie Keras, Tensorflow oder PySpark sind bereits vorinstalliert und ersparen die mühselige Konfiguration und Paketverwaltung.
Die Data-Science-VM bietet ein Maximum an Kontrolle über die provisionierte Hardware und lässt sich dadurch individuell anpassen. Die DSVM können Sie beispielsweise nutzen, wenn Sie Ihr Team schnell mit einem einheitlichen Setup ausstatten möchten oder auch einfach nur, um Lastspitzen abzufangen, wenn Sie eine umfangreiche Auswertung erstellen möchten. - Azure Machine Learing (AML) ist eine cloudbasierte Plattformlösung, die Sie zum Trainieren, Bereitstellen, Automatisieren und Verwalten von ML-Modellen verwenden können. Azure Machine Learning verfügt über eine Reihe von Tools, die Ihnen die Arbeit mit ML-Modellen stark vereinfacht.
Beispielsweise können Sie in AML Jupyter Notebooks erstellen, mit Ihren Kollegen teilen und anschließend auf hochskalierbaren Rechenclustern ausführen.
Mithilfe des ML-Designers können Sie typische Aufgaben, wie z.B. Datensatzbereinigung, Datensatzteilung, Trainieren oder Modellevaluierung per Drag & Drop einfach zusammenfügen.
Mein Lieblingstool ist aber Auto ML: Hier laden Sie lediglich einen Datensatz hoch (bspw. Wohnungsmarktdaten in München) und geben eine Zielmetrik an (bspw. Prognose über Mietpreise). Auto ML sucht dann aus einer Vielzahl von vorprogrammierten Algorithmen denjenigen aus, der Ihre Zielmetrik am genauesten approximiert. Die aufwendige Suche nach dem besten ML-Algorithmus bleibt Ihnen also erspart. Beeindruckend, oder? - Sie wollen KI sofort einsetzen, ohne das Rad neu erfinden zu müssen? Kein Problem! Microsoft bietet Ihnen mit Azure Cognitive Services eine Reihe an Lösungen an, die wir für Sie bereits fertigprogrammiert haben. Diese können Sie mit wenigen Klicks bereitstellen, über eine API ansteuern und in Ihre App oder in Ihren Geschäftsprozess integrieren. Um Ihnen ein paar Beispiele zu nennen: Maschinelle Bildverarbeitung, Gesichtserkennung, Formularerkennung, Freihanderkennung, Text-to-Speech und Speech-to-Text, Sprachübersetzung, Textanalyse, Sentimentanalyse, Anomalieerkennung, … Eine vollständige Liste finden Sie hier.
Und wenn Sie wissen möchten, was das alles mit dem Oktoberfest zu tun hat, dann schauen Sie sich dieses Video dazu an. Dort erfahren Sie auch, wie man in weniger als einer Minute einen intelligenten „Lederhosen-Bild-Klassifizierer“ baut.
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