Container-basiertes Machine Learning

Microsoft stellt Azure Cognitive Services bereit

| Redakteur: Stephan Augsten

Mit den Azure Cognitive Services umgesetzte Bilderkennung zur Identifizierung von Microsoft-Logos.
Mit den Azure Cognitive Services umgesetzte Bilderkennung zur Identifizierung von Microsoft-Logos. (Bild: Microsoft)

Der Einsatz von Machine Learning erfordert in der Regel einen Data Scientist. Mit den Container-basierten Azure Cognitive Services will Microsoft aber auch Entwickler in die Lage versetzen, ihre Anwendungen mithilfe maschinellen Lernens zu verbessern.

Wie der Name verrät, handelt es sich bei den neuen Azure Cognitive Services von Microsoft um kognitive Dienste für die Verarbeitung verschiedenster Informationen: von der Bildauswertung und Gesichtserkennung über Textverarbeitung und Suchanfragen bis hin zu Spracheingaben. Die Azure-Dienste stellen dabei Modelle, Pipelines und Infrastruktur zur Verfügung.

Dank der Container-Unterstützung für Azure Cognitive Services könne jeder Entwickler nun maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) zur Verbesserung von Anwendungen nutzen. Laut Microsoft lassen sich große KI-Systeme aufbauen, die skalierbar, zuverlässig und konsistent laufen und eine bessere Datenverwaltung unterstützen.

Die intelligenten kognitiven Dienste von Azure lassen sich dabei unabhängig vom Standort der Daten, also auch lokal nutzen. Kunden können also von Gesichts-, Text- und Spracherkennung oder anderen Datenauswertungen profitieren, ohne Informationen in die Cloud zu übertragen. Die intelligenten Apps blieben dabei portabel und skalierbar, ob im eigenen Rechenzentrum oder innerhalb von Azure.

Als Beispiel nennt die Software-Schmiede ein typisches Krankenhaussystem mit Patientendaten. Hier kommen zahlreiche Arztbriefe, Aufnahmeformulare und andere Dateien zusammen, die verarbeitet werden müssen und gleichzeitig Erkenntnisse über wichtige Trends liefern. Genau diese Arbeit könnten die Azure Cognitive Services übernehmen, indem sie Millionen von Dokumenten indexieren und Gemeinsamkeiten finden.

Weitere Informationen und erste Denkansätze sowie Handlungsempfehlungen für den Einsatz der Azure Cognitive Services finden sich im Blog-Eintrag „Getting started with Azure Cognitive Services in containers“.

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