{"id":26841,"date":"2020-07-27T13:51:36","date_gmt":"2020-07-27T11:51:36","guid":{"rendered":""},"modified":"2021-03-25T10:26:36","modified_gmt":"2021-03-25T08:26:36","slug":"was-haben-kunstliche-intelligenz-und-cloud-computing-mit-dem-oktoberfest-zu-tun","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cm-edgetun.pages.dev\/de-de\/industry\/blog\/financial-services\/2020\/07\/27\/was-haben-kunstliche-intelligenz-und-cloud-computing-mit-dem-oktoberfest-zu-tun\/","title":{"rendered":"Was haben K\u00fcnstliche Intelligenz und Cloud-Computing mit dem Oktoberfest zu tun?"},"content":{"rendered":"<p>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 sch\u00e4tzt, dass das deutsche BIP allein durch den Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) bis 2030 um mehr als elf Prozent steigen wird. Das entspricht einem riesigen Potenzial von ca. 430 Milliarden Euro.<br \/>\nIn der Vergangenheit war allerdings die Anwendung von k\u00fcnstlicher Intelligenz wenigen Spezialisten vorbehalten, die sich mit dem forschungsintensiven und komplizierten Thema intensiv befasst haben.<br \/>\nBei Microsoft haben wir es uns daher zum Ziel gesetzt, die Vorteile und M\u00f6glichkeiten von KI allen Menschen verf\u00fcgbar zu machen. Sei es ein Data Scientist mit jahrelanger Berufserfahrung oder ein Facharbeiter, der in kurzer Zeit einen repetitiven Prozess automatisieren m\u00f6chte. Dieses Ziel nennen wir \u201eDemocratizing AI\u201c. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"alignleft\" title=\"\" src=\"https:\/\/cm-edgetun.pages.dev\/en-us\/industry\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/07\/data-und-ai_800x450.jpg\" alt=\"Ein zweigeteiltes Bild, links eine Frau im Dirndl, rechts ein Mann in einem rot-wei\u00df-karierten Hemd\" width=\"1100\" \/><\/p>\n<p>Um den heterogenen Anforderungen all dieser verschiedenen Nutzer gerecht zu werden, bieten wir eine gro\u00dfe Produktpalette an, aus der wir jedem potentiellen KI-Nutzer eine passende L\u00f6sung anbieten k\u00f6nnen. Das KI-Portfolio auf Microsoft Azure erstreckt sich von fertigen L\u00f6sungen, die man Out-of-the-Box nutzen kann (SaaS), \u00fcber Plattform-as-a-Service-L\u00f6sungen (PaaS), hin zu hochkonfigurierbaren Infrastruktur-L\u00f6sungen (IaaS).<br \/>\nIm Folgenden m\u00f6chte ich anhand von drei verschiedenen KI-L\u00f6sungen unser Ziel der Demokratisierung von K\u00fcnstlicher Intelligenz erkl\u00e4ren. Nat\u00fcrlich lassen sich diese L\u00f6sungen gem\u00e4\u00df des Baukasten-Prinzips auf Azure auch beliebig kombinieren. <\/p>\n<ul>\n<li>Die <strong>Data Science Virtual Machine (DSVM)<\/strong> bietet Datenexperten eine vorkonfigurierte Data-Science Umgebung auf Windows oder Linux, die sofort einsatzf\u00e4hig ist. Beliebte Data-Science-Tools wie Keras, Tensorflow oder PySpark sind bereits vorinstalliert und ersparen die m\u00fchselige Konfiguration und Paketverwaltung.<br \/>\nDie Data-Science-VM bietet ein Maximum an Kontrolle \u00fcber die provisionierte Hardware und l\u00e4sst sich dadurch individuell anpassen. Die DSVM k\u00f6nnen Sie beispielsweise nutzen, wenn Sie Ihr Team schnell mit einem einheitlichen Setup ausstatten m\u00f6chten oder auch einfach nur, um Lastspitzen abzufangen, wenn Sie eine umfangreiche Auswertung erstellen m\u00f6chten. <\/li>\n<li><strong>Azure Machine Learing (AML)<\/strong> ist eine cloudbasierte Plattforml\u00f6sung, die Sie zum Trainieren, Bereitstellen, Automatisieren und Verwalten von ML-Modellen verwenden k\u00f6nnen. Azure Machine Learning verf\u00fcgt \u00fcber eine Reihe von Tools, die Ihnen die Arbeit mit ML-Modellen stark vereinfacht.<br \/>\nBeispielsweise k\u00f6nnen Sie in AML Jupyter Notebooks erstellen, mit Ihren Kollegen teilen und anschlie\u00dfend auf hochskalierbaren Rechenclustern ausf\u00fchren.<br \/>\nMithilfe des ML-Designers k\u00f6nnen Sie typische Aufgaben, wie z.B. Datensatzbereinigung, Datensatzteilung, Trainieren oder Modellevaluierung per Drag &amp; Drop einfach zusammenf\u00fcgen.<br \/>\nMein Lieblingstool ist aber Auto ML: Hier laden Sie lediglich einen Datensatz hoch (bspw. Wohnungsmarktdaten in M\u00fcnchen) und geben eine Zielmetrik an (bspw. Prognose \u00fcber 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? <\/li>\n<li>Sie wollen KI sofort einsetzen, ohne das Rad neu erfinden zu m\u00fcssen? Kein Problem! Microsoft bietet Ihnen mit <strong>Azure Cognitive Services<\/strong> eine Reihe an L\u00f6sungen an, die wir f\u00fcr Sie bereits fertigprogrammiert haben. Diese k\u00f6nnen Sie mit wenigen Klicks bereitstellen, \u00fcber eine API ansteuern und in Ihre App oder in Ihren Gesch\u00e4ftsprozess integrieren. Um Ihnen ein paar Beispiele zu nennen: Maschinelle Bildverarbeitung, Gesichtserkennung, Formularerkennung, Freihanderkennung, Text-to-Speech und Speech-to-Text, Sprach\u00fcbersetzung, Textanalyse, Sentimentanalyse, Anomalieerkennung, \u2026 Eine vollst\u00e4ndige Liste finden Sie <a href=\"https:\/\/docs.microsoft.com\/en-us\/azure\/cognitive-services\/welcome\">hier<\/a>. <\/li>\n<\/ul>\n<p>Und wenn Sie wissen m\u00f6chten, was das alles mit dem Oktoberfest zu tun hat, dann <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=EV5uaNnzq4M\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">schauen Sie sich dieses Video dazu an<\/a>. Dort erfahren Sie auch, wie man in weniger als einer Minute einen intelligenten \u201eLederhosen-Bild-Klassifizierer\u201c baut. <\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Unser <strong>Financial Services Newsletter<\/strong> bringt Ihnen regelm\u00e4\u00dfig die wichtigsten Neuerungen aus Banking und Insurance direkt in Ihr Postfach. Melden Sie sich jetzt <a href=\"https:\/\/ncv.microsoft.com\/6KYFx54mWQ\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\">hier an und verpassen Sie keine News mehr<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>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 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