Dies ist der letzte Teil einer 4-teiligen Serie ¸ber k¸nstliche Intelligenz (KI). Im ersten Artikel dieser Serie ging es um die Grundlagen von KI, gefolgt von Beitr‰gen, in denen jeder der Hauptakteure im KI-Bereich hervorgehoben wurde: Google, Amazon und heute die KI-Services von Microsoft Azure.
Es l‰sst sich nicht leugnen, dass Microsoft Azure k¸nstliche Intelligenz ernst nimmt. So umfasst beispielsweise ihre Cognitive-Services-Gruppe 28 verschiedene Dienste ñ und das ist nur ein Zweig ihres KI-Portfolios! Wir haben also einiges abzudecken. Legen wir los!
Cognitive Services
Microsoft Azure unterteilt seine Cognitive Services in 5 verschiedene Bereiche: Bildanalyse, Spracheingabe, Sprache, Wissen und Suchen.
Die KI-Services von Microsoft Azure ñ Bildanalyse
Maschinelles Sehen-API
Dieser Dienst identifiziert die Objekte und Aktionen innerhalb von Bildern und Videos. Aufbauend auf dieser grundlegenden F‰higkeit erf¸llt es viele Funktionen, darunter:
- Lesen von gedrucktem und handschriftlichem Text.
- Erkennen von Prominenten und Wahrzeichen.
- Analysieren von Videos und Identifizieren von Objekten in diesen.
Content Moderator
Dieser Dienst bietet die Moderation von Text, Bildern und Videos. Bei Texten erkennt Content Moderator potenzielle Obszˆnit‰ten in ¸ber 100 Sprachen. Er kann auflerdem benutzerdefinierte Listen mit vom Entwickler festgelegten unangemessenen Begriffen verwenden. Bei Videos stuft Content Moderator mˆglicherweise nicht jugendfreie Inhalte ein. Er bietet auflerdem die Mˆglichkeit, menschliche ‹berpr¸fungen zu integrieren, sodass sein Betrieb ¸berwacht werden kann.
Benutzerdefinierter Dienst f¸r maschinelles Sehen (Preview)
Dieser Service ist trainierbar. Benutzer laden Bilder hoch, die mit einem Tag versehen wurden (oder sie kˆnnen ungetaggte Bilder hochladen und sie vom benutzerdefinierten Dienst f¸r maschinelles Sehen taggen lassen). Sobald der benutzerdefinierte Dienst f¸r maschinelles Sehen die getaggten Bilder hat, Ñlehrt" der Benutzer den benutzerdefinierten Dienst f¸r maschinelles Sehen, Aspekte des Bildes zu erkennen, wie beispielsweise einen bestimmten Raum oder Essen. In diesem Video sehen Sie, wie einfach es ist, den benutzerdefinierten Dienst f¸r maschinelles Sehen zu trainieren:
https://www.youtube.com/watch?v=3sjInlJcpBs
Gesichtserkennungs-API
Die Gesichtserkennungs-API kann die Wahrscheinlichkeit ermitteln, dass zwei Bilder dieselbe Person enthalten. Sie ruft auflerdem Details einer Person aus dem Bild, einschliefllich: Alter, Geschlecht, Pose, L‰cheln, Emotionen und Gesichtsbehaarung. Sie erkennt, wo (nach Koordinaten) Merkmale eines Gesichts sitzen (d.h. die linke Augenbraue befindet sich auf X- und Y-Koordinaten). Ich habe es an einem Bild von mir selbst ausprobiert und fand es unheimlich genau.
Das Interessante ist jedoch, dass, als ich ein Bild hochgeladen habe, das vor einigen Jahren aufgenommen wurde, und ein weiteres aus dem letzten Jahr, das gleiche Alter ausgegeben wurde. (Anscheinend bin ich in den letzten Jahren nicht gealtert!)
Emotions-API
Dieser Service wird demn‰chst eingestellt, da seine Funktionalit‰t in der Gesichtserkennungs-API-Anwendung enthalten ist. Wie der Name schon sagt, erkennt sie die Emotionen von Einzelpersonen in Bildern.
Video Indexer (Vorschau)
Einer der besseren Aspekte der KI-Services von Microsoft Azure ist, dass sie mehrere zugrundeliegende KI-Technologien miteinander verbinden, um einen breiter ausgelegten Service zu bieten. Video Indexer ist ein hervorragendes Beispiel daf¸r. Dieser einfache Service bietet jede Menge Leistung:
- Audio-Transkription: Unterst¸tzt Spracherkennung auf Englisch, Spanisch, Franzˆsisch, Deutsch, Italienisch, Chinesisch, Portugiesisch (brasilianisch), Japanisch und Russisch.
- Gesichtserkennung und Identifizierung: Wie der Name schon sagt, identifiziert diese Funktionalit‰t Gesichter (Prominente). Video Indexer kann auflerdem beigebracht werden, andere Gesichter zu erkennen und sie innerhalb von Video-Feeds zu identifizieren.
- Sprecherindizierung: H‰lt fest, wer wann welche Worte gesagt hat.
- Visuelle Texterkennung: Extrahiert Text in Verkehrszeichen, Dokumenten usw., die in einem Video gezeigt werden.
- Sprachaktivit‰tserkennung: Unterscheidet Hintergrund- und separate Stimmen von Hintergrundger‰uschen.
- Szenenerkennung: F¸hrt eine visuelle Analyse von Videos durch, um festzustellen, wann ein Szenenwechsel stattfindet.
- Keyframe-Extraktion: Identifiziert Keyframes in einem Video automatisch.
- Stimmungsanalyse: Selbsterkl‰rend.
- ‹bersetzung: ‹bersetzt Transkriptionen von Videos.
- Inhaltsmoderation: Identifiziert jegliches nicht jugendfreie Material in Videos.
- Schl¸sselwort-Extraktion: Video Indexer identifiziert Schl¸sselwˆrter anhand eines Transkripts.
- Anmerkungen: Video Indexer versieht Videos mit einem vordefinierten Modell von 2000 Objekten mit Anmerkungen. (ƒhnlich denen vieler anderer KI-Grˆflen.)
Die KI-Services von Microsoft Azure ñ Spracheingabe
Sprach¸bersetzungs-API
Dieser Service ist vergleichbar mit Google Cloud Translate. Das Besondere an diesem Service ist, dass er in einige der beliebten Anwendungen von Microsoft integriert ist, darunter Skype und Powerpoint. Aber dazu gleich mehr.
Wie der Name schon sagt, ¸bersetzt die Sprach¸bersetzungs-API Gesprochenes. Dies geschieht in 5 Schritten:
- Erkennt, dass etwas gesprochen wurde.
- Identifiziert die Sprache.
- Transkribiert die Wˆrter zu Text.
- ‹bersetzt den Text.
- Gibt die ‹bersetzung in gesprochener Form aus.
Auf der Website von Microsoft sind hier viele Anwendungsf‰lle vorgestellt. Doch einer der interessantesten Anwendungsf‰lle hat mit dem zu tun, was Microsoft als ÑLive-Funktion" bezeichnet.
Mit dieser Funktion kˆnnen Entwickler automatische Sprach¸bersetzung in Echtzeit in ihre Anwendungen integrieren. Dabei ist zu erw‰hnen, dass Microsoft die Translator Speech API sowohl in Skype als auch in Powerpoint verwendet. Jetzt kˆnnen Nutzer, die ¸ber Skype kommunizieren, jedoch verschiedene Sprachen sprechen, ihre Unterhaltungen in Echtzeit von der Speech API ¸bersetzen lassen.
Sie geben eine Pr‰sentation f¸r ein Publikum, das nicht Ihre Muttersprache spricht? Kein Problem! Die Teams von Microsoft haben sich zusammengetan, um die Translator Speech API in Powerpoint zu integrieren. Dieses neue Plugin erlaubt es Ihnen, Untertitel in einer anderen Sprache zu liefern, w‰hrend Sie Ihre Pr‰sentation geben.
Wenn Sie mehr ¸ber diese Technologie erfahren mˆchten, laden Sie die Microsoft Translate-App auf Ihrem Smartphone herunter ñ sie ist sowohl f¸r Android als auch f¸r iOS verf¸gbar.
Die App basiert auf der Translator Speech API und bietet eine Live-‹bersetzung w‰hrend eines Gespr‰chs zwischen zwei Personen. Sowohl mein Kollege (spanischer Muttersprachler) und ich (englischer Muttersprachler) haben die App ausprobiert. Wir fanden sie ¸berraschend pr‰zise. Und auflerdem hatten wir jede Menge Spafl!
Sprechererkennungs-API
Dieser Service hat einen guten Namen! Es identifiziert Sprecher anhand ihrer Stimme. Wenn Sie sich an den Video Indexer von vorher in diesem Artikel erinnern ñ das ist der Service, der die Grundlage f¸r die F‰higkeit des Video Indexers bildet, zu erkennen, wer wann spricht.
Benutzerdefinierte Spracherkennung
Allgemein gesagt ermˆglicht Ihnen dieser Service, Ihr eigenes Spracherkennungsmodell zu erstellen. Wenn Sie etwas tiefer eintauchen, kˆnnen Sie sowohl personalisierte Sprach- als auch Akustikmodelle erstellen. Microsoft liefert hier eine gute Beschreibung des Unterschieds zwischen den Modellen. Ich habe unten einen Auszug beigef¸gt:
ÑDas akustische Modell ist ein Klassifizierer, der kurze Audiofragmente in eines von mehreren Phonemen oder Klangeinheiten in einer bestimmten Sprache einordnet. So besteht beispielsweise das Wort Ñspeech" aus vier Phonemen: Ñs p iy ch." Diese Klassifizierungen werden in der Grˆflenordnung von 100 mal pro Sekunde vorgenommen.Das Sprachmodell ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung in verschiedenen Wortfolgen. Das Sprachmodell hilft dem System, zwischen Sequenzen von Wˆrtern zu entscheiden, die ‰hnlich klingen. Dies geschieht auf Basis der Wahrscheinlichkeit der Wortfolgen selbst. Zum Beispiel klingen Ñrecognize speech" (Sprache erkennen) und Ñwreck a nice beach" (einen schˆnen Strand verw¸sten) sehr ‰hnlich, aber die erste Hypothese ist viel wahrscheinlicher und wird daher vom Sprachmodell mit einer hˆheren Punktzahl bewertet."
Benutzerdefinierte Spracherkennung ist ideal f¸r Anwendungen, die ihre eigenen Begrifflichkeiten haben. Daher sollten jene von uns, die Anwendungen erstellen wollen, diese ernsthaft in Betracht ziehen. Womit wir den perfekten ‹bergang zum n‰chsten Block der KI-Services von Microsoft Azure haben ñ Sprache.
Die KI-Services von Microsoft Azure ñ Sprache
Sprachverst‰ndnis (LUIS)
Wenn Sie sprachbasierte Aktionen in Ihre App integrieren mˆchten, ist das genau der richtige Service f¸r Sie! Er nutzt die Bing-Spracheingabe-API (die im Folgenden n‰her erl‰utert wird), um Gesprochenes in Text zu ¸bersetzen, der dann von LUIS verarbeitet wird. LUIS entschl¸sselt die Absichten (oder Aktionen, die ein Benutzer beabsichtigt) und die Entit‰ten, mit denen diese Objekte interagieren.
Es gibt eine JSON-Datei mit allen Informationen aus, die Sie benˆtigen, um in Ihren Apps Aktionen auszuf¸hren. Dieser Dienst ist auflerdem mit dem Bot Service von Azure verbunden, sodass Sie im Handumdrehen Bots erstellen kˆnnen, um Ihre Anwendungen zu betreiben.
Und wissen Sie, was wirklich cool ist? Sie haben einen ‰hnlichen Ansatz wie bei Google DialogFlow gew‰hlt und bieten sogenannte Ñvordefinierte Dom‰nenmodelle" an. Diese Modelle verf¸gen bereits ¸ber Absichten, Entit‰ten und das, was Azure als уuflerungen" bezeichnet. So geht die Erstellung eines Bot oder das Hinzuf¸gen von Sprachverst‰ndnis zu Apps sehr viel schneller vonstatten. Es stehen beeindruckende 21 Dom‰nenmodelle zur Auswahl.
Nebenbei ein grofles Lob an Microsoft f¸r die hervorragende Arbeit bei der Dokumentation. Alles, was Sie brauchen, um mit den Microsoft-Services loszulegen, ist verf¸gbar und leicht zug‰nglich ñ einschliefllich einer Erl‰uterung von Absichten, Entit‰ten und ƒuflerungen, falls Sie interessiert sind.
Bing-Rechtschreibpr¸fung-API
Beim Groflteil der KI-Dienste von Microsoft Azure ist der Name Programm. Dieser Service ist keine Ausnahme. Die Bing-Rechtschreibpr¸fung gew‰hrleistet, dass Wˆrter in Dokumenten und in der Websuche korrekt geschrieben sind. Sie geben dem Service eine Textzeichenfolge und er antwortet mit einer JSON-Nachricht, die falsch geschriebene Wˆrter hervorhebt und eine Zuverl‰ssigkeitsbewertung f¸r dieses Ergebnis enth‰lt.
Textanalyse-API
Ich habe gerade erw‰hnt, wie gut Microsoft beim Benennen von Diensten ist. Dieser Service ist wohl eher als Ausnahme von dieser Regel zu betrachten :).
Die Textanalyse-API leistet 3 Dinge: Stimmungsanalyse, Extraktion von Schl¸ssels‰tzen und Spracherkennung ñ nicht gerade das, was ich dem Namen ÑTextanalyse" entnommen h‰tte. Die API liefert eine Stimmungsbewertung zwischen 0 und 1, wobei 1 am positivsten ist.
Neben der Ausgabe der erkannten Sprache gibt die API eine Zuverl‰ssigkeitsbewertung zwischen 0 und 1 aus, wobei 1 (Sie haben es erraten) 100% sicher bedeutet. Bislang hat Microsoft nur eine Handvoll Sprachen f¸r die Schl¸sselwˆrter-Extraktion unterst¸tzt. Sie haben allerdings eine beeindruckende Liste unterst¸tzter Sprachen, die sich noch in der Vorschauphase befinden. Hier finden Siedie vollst‰ndige Liste.
Text¸bersetzungs-API
Die Text¸bersetzungs-API f‰llt in dieselbe Kategorie wie die Sprach¸bersetzungs-API ñ Microsoft Translator. Der Unterschied, wie Sie sich wahrscheinlich schon gedacht haben, besteht darin, dass sich dieser Service nur mit Text befasst. Er erkennt die Sprache des Textes und f¸hrt dann die angeforderte ‹bersetzung durch. Microsoft verwendet f¸r diesen Service jetzt Neural Machine Translation (NMT) und bringt ihn damit auf eine Stufe mit AWS und Google ñ zumindest im Hinblick auf den technischen Ansatz.
Die KI-Services von Microsoft Azure ñ Wissen
QnA Maker (Vorschau)
Dies ist der FAQ-Service von Azure. Der QnA Maker macht es erfrischend einfach, FAQs zu erstellen. Sie verweisen ihn einfach auf eine Online-Q&A-Quelle oder laden ein Dokument hoch (unterst¸tzt .tsv, .pdf, .doc, .docx und .xlsx), das gut formatiert ist und ¸ber ein Inhaltsverzeichnis verf¸gt, benennen Ihren Service und das ist auch schon alles. Azure k¸mmert sich um den Rest.
Dieser Service ist darauf ausgelegt, mit dem Bot Service von Azure kombiniert zu werden, um die Antworten bereitzustellen, die ein Bot mˆglicherweise liefern soll.
Benutzerdefinierter Dienst f¸r Entscheidungen (Vorschau)
Das Vorschlagen von Inhalten auf Grundlage des Artikel-Leseverlaufs eines Benutzers wird immer h‰ufiger von verschiedenen Websites und Inhaltsanbietern verwendet. Jetzt ist diese Funktion ¸ber einen einfachen API-Aufruf f¸r einfache Entwickler wie mich verf¸gbar ñ dank dem benutzerdefinierten Dienst f¸r Entscheidungen.
Der benutzerdefinierte Dienst f¸r Entscheidungen versucht, den Kontext f¸r die benˆtigten Informationen zu verstehen. Er lernt im Laufe der Zeit, um bessere Empfehlungen zu liefern. Der Service geht auflerdem einen Schritt weiter und experimentiert mit neuen Optionen, um sich an neue Trends anzupassen.
Projekt Knowledge Exploration
Dieser Service, der sich an Wissenschaftler richtet, ist Teil der Cognitive Services Labs von Microsoft. Er nimmt eine Anfrage in nat¸rlicher Sprache entgegen und verwandelt sie in einen strukturierten Suchausdruck f¸r die Suche in wissenschaftlichen Fachzeitschriften. Er verf¸gt auflerdem ¸ber weitere Funktionen, die Wissenschaftlern helfen, u.a. automatischen Vervollst‰ndigung.
Projekt Academic Knowledge
Auch diese Initiative ist Teil von Cognitive Services Labs. Der Service nimmt eine Anfrage in nat¸rlicher Sprache entgegen, ermittelt dann mithilfe des Microsoft Academic Graph (MAG) die akademische Absicht und ruft die angeforderten Informationen ab. (Wir gehen gleich n‰her auf MAG ein.)
Dieser Service berechnet zudem die ƒhnlichkeit zwischen 2 wissenschaftlichen Arbeiten, nicht nur in Bezug auf Wˆrter, sondern auch auf die Absicht.
Nun fragen Sie sich womˆglich: Was ist MAG? Diese Frage lassen wir am besten direkt von Microsoft beantworten:
ÑDas Microsoft Academic Graph ist ein heterogenes Diagramm, das Datens‰tze zu wissenschaftlichen Publikationen, Zitierungsverh‰ltnisse zwischen diesen Publikationen sowie Autoren, Institutionen, Zeitschriften, Konferenzen und Forschungsbereiche enth‰lt. Dieses Diagramm dient als Grundlage f¸r Benutzererfahrungen in Bing, Cortana, Word und Microsoft Academic. Das Diagramm wird derzeit wˆchentlich aktualisiert."
Projekt Entity Linking
Dieser Service ist ideal, um Kontext f¸r bereitgestellte Informationen zu liefern. Er identifiziert ÑEntit‰ten" wie z.B. die Erde, die USA oder die University of Florida (mein persˆnlicher Favorit :) ). Dann f¸gt er automatisch einen Link zum Eintrag jeder Entit‰t in Wikipedia hinzu und stellt so automatisch Kontext bereit
Die KI-Services von Microsoft Azure ñ Suchen
API f¸r Bing-Vorschlagssuche
Das ist ein besonders einfacher. Dieser Dienst ermˆglicht es Ihnen, intelligente Type-Ahead-Funktionen in Ihrer Anwendung bereitzustellen. K¸rzer und knapper l‰sst sich kaum etwas beschreiben!
API f¸r Bing-News-Suche
Noch ein relativ simpler Service. Diese API gibt Folgendes aus:
- Ein Bild f¸r den Nachrichtenartikel.
- Eine URL zum Artikel.
- Informationen zum Nachrichtenanbieter.
API f¸r Bing-Websuche
Noch ein einfacher Service. Dieser Service durchsucht das Web und gibt die Anzahl der verf¸gbaren Artikel, die dem Thema entsprechen, sowie eine Teilmenge dieser Artikel nach Titel, Link und letztem Crawling-Datum aus. Sie kˆnnen eine Reihe von Parametern angeben, u.a. ob die Suche Ñsicher" sein soll und welche Inhalte ausgegeben werden sollen (z.B. Nachrichten, Bilder etc.)
API f¸r Bing-Entit‰tssuche
Wie schon die anderen Bing-Services hat auch dieser Service einen sehr spezifischen Fokus. Er liefert Links und Informationen ¸ber Entit‰ten ñ Unternehmen, Orte, Personen, B¸cher etc. ñ anstelle von Links zu Websites, die die Entit‰ten erw‰hnen.
API f¸r Bing-Bildsuche
Die API f¸r Bing-Bildsuche gibt Vorschaubilder, URLs, Metadaten und mehr aus, nachdem eine Anfrage gesendet wurde.
API f¸r Bing-Videosuche
Dieser Dienst gibt den Namen und Link zu Videos aus, die den Suchbegriffen entsprechen. Die API f¸r die Bing-Videosuche ermˆglicht dar¸ber hinaus Video-Vorschauen in den Ergebnissen sowie die Ausgabe einer groflen Menge an Metadaten, darunter ein Bild, Medienzuordnung, Ort der Videoaufnahme, Herausgeber etc.
API f¸r benutzerdefinierte Bing-Suche
Dieser Service gibt Entwicklern das volle Potenzial der Bing-Suche an die Hand. Es gibt 2 prim‰re Mˆglichkeiten, die benutzerdefinierte Bing-Suche zu nutzen: Website-Suche und Suche in benutzerdefinierten Vertikalen. Beide Mˆglichkeiten werden in der Oberfl‰che (GUI) f¸r die benutzerdefinierte Suche durchgef¸hrt.
Innerhalb dieser GUI kˆnnen Sie eine Liste von Websites hinzuf¸gen, die von Bing durchsucht werden sollen, und es werden nur Ergebnisse von diesen Websites ausgegeben. Sie kˆnnen auflerdem eine bestimmte Website Ñpinnen" (fixieren). Dadurch wird gew‰hrleistet, dass die Ergebnisse, die mit dem Suchbegriff Ihrer Ñgepinnten" Website ¸bereinstimmen, zuerst angezeigt werden, und erst danach Resultate von anderen Websites.
F¸r eine Website-Suche geben Sie einfach Ihre Website-Adresse ein, und die benutzerdefinierte Bing-Suche erledigt den Rest! F¸r die Suche in benutzerdefinierten Vertikalen f¸gen Sie einfach die gew¸nschten Websites, die gecrawlt werden sollen ñ und auch hier k¸mmert sich die benutzerdefinierte Bing-Suche um alles weitere!
Microsoft bietet sogar eine gehostete Benutzeroberfl‰che an, die Sie nutzen kˆnnen, sobald Sie Ihre Suche erstellt haben. Sie kˆnnen einige kleinere Anpassungen am Erscheinungsbild vornehmen, um es besser auf Ihre Website abzustimmen. Um mehr zu erfahren, sehen Sie sich dieses groflartige Demo-Video von Mahesh Balachandran an
https://www.youtube.com/watch?v=d5skeIApBo4
Die KI-Services von Microsoft Azure ñ Maschinelles Lernen
Workbench
Workbench ist das ultimative Tool f¸r den Datenwissenschaftler. Es handelt sich um eine Desktop-Anwendung, die es Datenwissenschaftlern ermˆglicht, Daten aufzubereiten, KI-Modelle zu erstellen und die Ergebnisse zu ¸berpr¸fen. Es gibt eine Reihe von hilfreichen Datenansichten, die mit dieser n¸tzlichen Anwendung bereitgestellt werden. Sie verf¸gt ¸ber Jupyter Notebooks ñ ein Muss f¸r Datenwissenschaftler.
Workbench unterst¸tzt auflerdem etwas, das Azure als ÑBy Example Transformations" bezeichnet. Mithilfe dieser leistungsstarken Funktion kˆnnen Sie eine Tabelle mit Ihren Daten betrachten und in einer Spalte neben Ihren Daten eingeben, wie die einzelnen Datenelemente angezeigt werden sollen. Es ist leichter zu verstehen, wenn Sie es in Aktion sehen. Sehen Sie sich dazu dieses Video an. Ich bin definitiv ein Fan!
https://www.youtube.com/watch?v=9KG0Sc2B2KI
Einen kurzen ‹berblick zur Workbench erhalten Sie in diesem kurzen Video:
https://www.youtube.com/watch?v=tW1JV6bHXFA
Azure Service f¸r Experimente mit maschinellem Lernen
Wenn Sie diesen Dienst, Workbench und den Modellmanagement-Dienst (im folgenden Abschnitt erl‰utert) kombinieren, erhalten Sie etwas ƒhnliches wie den AWS SageMaker. Falls Ihnen dieses Produkt nicht bekannt ist, sehen Sie sich bitte meinen Blog zu den KI-Kapazit‰ten von AWS an, in dem Sie eine kurze Zusammenfassung von dessen Funktionsumfang erhalten.
Der Experimentierdienst arbeitet mit Workbench und bietet Projektmanagement, Git-Integration, Zugriffskontrolle, Roaming und Sharing. Mit ihm kˆnnen Sie Ihre Modelle jedes Mal in exakt derselben Umgebung ausf¸hren, lediglich mit anderen Algorithmen.
Er erfasst daraufhin die Durchlaufhistorie und gibt Ihnen die Mˆglichkeit, in visueller Form das Modell zu sehen, das Ihren Anforderungen am ehesten gerecht wird. F¸r die Durchf¸hrung von Experimenten unterst¸tzt es native Maschine, lokalen Docker, Docker auf VM und einen skalierten Spark-Cluster (sp‰ter mehr zu Spark).
Azure Service f¸r die Verwaltung maschineller Lernmodelle
Dieser Dienst erlaubt es Ihnen, Ihre Modelle in einer Vielzahl von Umgebungen zu implementieren. Er erfordert den Einsatz von CLI-Befehlen, die Ihre Modelle in Docker-Images containerisieren. Sobald dies erfolgt ist, stellen Sie Ihre Modelle auf lokalen Rechnern, Servern vor Ort, in der Cloud und IoT-Edge-Ger‰ten bereit. Dieser Dienst hat eine Menge zu bieten. Mehr dar¸ber erfahren Sie hier.
Microsoft Machine Learning Library for Apache Spark (MMLSpark)
Diese Bibliothek beinhaltet eine Integration von SparkML-Pipelines mit dem Microsoft Cognitive Toolkit und OpenCV. Wenn Sie Workbench nutzen und Ihre Experimente auf Docker durchf¸hren, m¸ssen Sie nichts weiter tun. Die Workbench setzt MMLSpark automatisch ein.
Virtuelle Data Science-Computer (Data Science Virtual Machines, DSVM)
Ebenso wie AWS ¸ber Deep Learning AMIs verf¸gt, die mit Komponenten f¸r Aufgaben im Zusammenhang mit KI und maschinellem Lernen vorkonfiguriert sind, umfassen die KI-Services von Microsoft Azure vorkonfigurierte virtuelle Computer, die bereit f¸r KI-Arbeit sind. Azure bietet sowohl Linux- als auch Windows-Varianten mit einer beeindruckenden Anzahl bereits installierter Anwendungen wie Jupyter Notebooks, Datenbanken (SQL und PostgreSQL), R, Python etc. an. Die vollst‰ndige Liste finden Sie hier auf der Azure-Website.
Und das Beste von allem ist, dass die DSVM von Azure eine Reihe von vorgefertigten Beispielen und Jupyter Notebooks-Mustern bereitstellen, um Ihnen den Einstieg so leicht wie mˆglich zu machen!
Azure Batch
Dieser leistungsstarke Dienst automatisiert die Durchf¸hrung von Algorithmen f¸r maschinelles Lernen mit mehreren Datens‰tzen. Er startet die Ressourcen, die zur parallelen Durchf¸hrung von Berechnungen erforderlich sind, und f‰hrt die Ressourcen umgehend wieder herunter, sobald die Aufgabe abgeschlossen ist.
Das ist der Dienst der Wahl f¸r jeden Programmierer, der Algorithmen f¸r maschinelles Lernen mit groflen Mengen an Daten ausf¸hren mˆchte!
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Und das war ein ‹berblick ¸ber die KI-Dienste von Microsoft Azure.
Falls Sie praktische Tipps und Strategien erhalten mˆchten, um den grˆfltmˆglichen Nutzen aus KI zu ziehen, sehen Sie sich unser On-Demand-Webinar an!
Chris Dunn
