Machine Learning as a Service für KMU: Anbieter und Tools für die erfolgreiche Umsetzung

Mini-Roboter auf Schreibtisch in einem Büro

Künstliche Intelligenz (KI) wird für viele Unternehmen zum entscheidenden Faktor, um auch in Zukunft wettbewerbsfähig zu bleiben. Bereits mehr als die Hälfte der deutschen Unternehmen beschäftigt sich aktiv mit KI und vor allem mit Machine Learning. Der Einstieg ins Thema wird den Nutzern immer leichter gemacht, inzwischen können auch kleinere Unternehmen davon profitieren, indem sie auf vorstrukturierte „as-a-Service“-Lösungen (MLaaS) setzen. Wir geben einen Überblick, welche Services die drei großen Cloud Provider – Amazon, Microsoft und Google – offerieren und wofür sie zum Einsatz kommen.

Was ist Machine Learning as a Service (MLaaS)?

Kleineren und mittleren Unternehmen fehlen meist die Ressourcen, eigene Machine-Learning-Anwendungen zu entwickeln und zu implementieren. MLaas benennt das Angebot, entsprechende Anwendungen direkt auf der Plattform eines externen Anbieters laufen zu lassen. Auf Basis des Prinzips der Software as a Service (SaaS) offeriert er Entwicklungswerkzeuge, etwa für die Datenvisualisierung oder Predictive Analytics, um zeit- und kostensparend eigene intelligente Produkte und Lösungen zu entwickeln. Er stellt die Rechenzentrums-Kapazitäten zur Verfügung und übernimmt Infrastrukturthemen wie Datenvorverarbeitung, Modelltraining sowie die eigentliche Datenberechnung und -auswertung mit weiteren Prognosen. Zudem ist er für die Installation und Konfiguration der Schnittstelle verantwortlich, die die Anwendung mit der unternehmenseigenen IT-Infrastruktur verknüpft.

AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud: Partner für die Implementierung

MLaaS-Angebote gibt es für die unterschiedlichsten Bereiche in verschiedenen Ausführungen. Der Großteil wird von den drei großen Public-Cloud-Anbietern Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform zur Verfügung gestellt. Sie decken ein breites Anwendungsspektrum ab und bieten derzeit den bestmöglichen Service.

Im Folgenden findest du alle relevanten MLaaS-Angebote von AWS, Azure und Google und ihre spezifischen Anwendungsbereiche. Mehr Details über die einzelnen Lösungen erhältst du über den jeweils hinterlegten Link.

Welche MLaaS-Lösungen gibt es?

KI-Plattformen
Software-Plattformen für Künstliche Intelligenz (KI) ermöglichen es Anwendern, Machine- und Deep-Learning-Modelle zeit- und kostensparend zu entwickeln und zu trainieren. Sie stellen vorentwickelte Modelle zu Verfügung, die via Drag-and-Drop-Funktionalität verwendet und für die benötigten Aufgaben individuell optimiert bzw. trainiert werden können.
  • Amazon Sagemaker
  • Azure Machine Learning Studio
  • Google Cloud Machine Learning Engine

  • Natural Language Processing (NLP)
    NLP hat aufgrund der rasanten Entwicklung des Deep Learnings in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht und ermöglicht es Anwendungen, mit der menschlichen Sprache zu interagieren. Seine Einsatzbereiche umfassen unter anderem die maschinelle Übersetzung, grammatikalische Syntaxanalysen, Stimmungsanalysen und Part-of-speech-Tagging bzw. die Zuordnung von Wörtern und Satzzeichen eines Textes zu bestimmten Wortarten. Sie ist damit beispielsweise die wichtigste Technologie hinter Chatbots.
  • Amazon Polly
  • Amazon Lex
  • Amazon Translate
  • Amazon Comprehend: NLP
  • Azure Language Understanding (LUIS)
  • Azure Bing Spell Check API
  • Azure Cognitive Services
  • Azure Text Analytics-API
  • Azure Linguistische Analyse-API
  • Azure Textübersetzungs-API
  • Google Cloud Translation API
  • Google Cloud Natural Language API

  • Spracherkennung
    Diese Technologie ermöglicht es Anwendungen, gesprochene Sprache zu verstehen und in Text umzuwandeln. In der Regel kombinieren Entwickler dabei natürliches Sprachverständnis und Absichtsanalysen, um festzustellen, was ein Benutzer will. Prominente Beispiele hierfür sind Sprachassistenten wie Siri, Google Home und Alexa. Spracherkennung kann darüber hinaus für zahlreiche weitere Zwecke eingesetzt werden, zum Beispiel im Bereich Smart Home, zu therapeutischen Zwecken, als Unterstützung beim Sprachenlernen oder auch, um in Echtzeit Gespräche für Gehörlose zu verschriftlichen.
  • Amazon Transcribe
  • Azure Spracherkennungs-API
  • Azure Sprachübersetzungs-API
  • Azur Benutzerdefinierte Spracherkennung
  • Google Cloud Speech-to-Text API
  • Google Dialogflow

  • Maschinelles Sehen
    Diese Deep-Learning-Technologie – auch Computer Vision genannt – ermöglicht, Anwendungen, Bilder und Videos in Sekundenschnelle zu erkennen und zu verstehen. Computer-Vision-Algorithmen sind in der Lage, visuelle Inhalte zu analysieren, um bestimmte Objekte, Personen und Streaming-Videos zu identifizieren und zu klassifizieren. Unternehmen wie YouTube nutzen sie beispielsweise, um sicherzustellen, dass keine unangemessenen Inhalte hochgeladen werden. Weitere Einsatzbereiche sind die Unterschriftenerkennung, eine visuelle Materialprüfung oder die medizinische Bilderkennung.
  • Amazon Rekognition
  • Azure Maschinelles Sehen-API
  • Azure Content Moderator
  • Azure Custom Vision Service
  • Azure Gesichtserkennungs-API
  • Azure Videoidentifizierung
  • Google Cloud Vision API
  • Google Cloud Video Intelligence

  • Welche MLaaS-Lösung ist die richtige?

    Welche Lösung die richtige ist, hängt von den Anforderungen und Bedürfnissen deines Unternehmens ab. Zunächst solltest du festlegen, in welchem Bereich dich eine MLaaS-Lösung unterstützen kann, und dann die Angebote der verschiedenen Anbieter in diesem Bereich vergleichen. Dabei spricht nichts dagegen, mehrere Anwendungen verschiedener Anbieter zu verwenden – ganz im Sinne einer Multi-Cloud-Strategie die auch von Gartnert empfohlen wird.

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  • Autorin: Michaela Fränzer
    Veröffentlichungsdatum: 06.08.2019
    Bildrechte: rawpixel.com
    Original-Beitrag: https://blog.unbelievable-machine.com/machine-learning-as-a-service-kmu-anbieter-tools-umsetzung



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