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Welchen Dienst sollte ich denn nun nehmen?

Was Amazon, Microsoft, Google und IBM zum maschinellen Sehen anbieten, ist schon recht umfangreich. Daneben gibt es von ihnen aber auch noch andere Machine-Learning-Cloud-Services: semantische Textanalysen, Übersetzungen von Fremdsprachen oder Audio-Spracherkennung, mit denen Funktionen und Inhalte etwa für Anwendungen, Bots und Roboter bereitgestellt werden können. Diese unterschiedlichen Services können miteinander kombiniert werden, um so das Leistungsspektrum der sogenannten konsumierenden Systeme, die diese Cloud-Services aufrufen und deren Dienstleistungen in Anspruch nehmen, zu erweitern.

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Man stelle sich zum Beispiel einen Roboter vor, der als Rezeptionist in einem Hotel tätig sein soll: Er muss Texte aus gedruckten Dokumenten lesen können (Texterkennung, Formularerkennung, zum Beispiel mit Ink Recognizer von Microsoft oder Textract von Amazon), Personen und deren Alter und Geschlecht anhand von Gesichtern erkennen (Face Recognition Service), ihre Gesichtsausdrücke interpretieren (Emotion Detection Service) und ihre Aussagen in Text umwandeln können (Speech Recognition Service) - um dann aus den gewonnenen Informationen mittels weiterer, selbst entwickelter Machine-Learning-Modelle beziehungsweise fest vorprogrammierter Entscheidungsfindungsanweisungen ein bestimmtes Verhalten zu zeigen.

Die vorab trainierten Machine-Learning-Cloud-Services können allein nicht zu einem intelligenten Verhalten eines Roboters führen. Aber sie können als nützliche Bausteine dienen, um häufig genutzte Funktionen wie Gesichtserkennung oder Objekterkennung nicht selbst neu entwickeln zu müssen.

Google dokumentiert schlecht

Die Cloud-Anbieter stellen laufend neue Machine-Learning-Services zur Verfügung und erweitern die Fähigkeiten der bereits existierenden Services. Der Wettkampf zwischen den Anbietern ist für den technologischen Fortschritt förderlich und ermöglicht immer mehr Einsatzgebiete für derartige Dienste.

Welchen Cloud-Anbieter man für Computer-Vision wählt, hängt von mehreren Faktoren ab. Eine wichtige Frage ist: Möchte ich vorab trainierte Modelle verwenden, um häufige Objekte aus dem Alltag in Bildern erkennen zu können? Oder möchte ich selbst Modelle trainieren, um spezielle Objekte erkennen zu können? Letzteres wird von Microsoft, IBM und Google, aber (noch) nicht von Amazon AWS angeboten.

Andere Kriterien sind die unterstützen Programmiersprachen und der Umfang und die Qualität der Dokumentation. Hier macht Google keinen guten Eindruck: Es gibt oft nur kurze Beschreibungen, es fehlen Programmierbeispiele und es gibt mehrere Dead Links zu diversen API-Befehlen. Das machen IBM, Amazon und Microsoft viel besser.

Auf welchen Machine-Learning-Service die Wahl fällt: Es kann sich möglicherweise lohnen, hin und wieder die konkurrierenden Dienste anderer Cloud-Provider zu evaluieren und auf diese zu wechseln. Dies ist in vielen Fällen technisch relativ einfach durchführbar, weil die Schnittstellen oft Web-Services sind, die den Datenaustausch mit den konsumierenden Systemen mittels dem JSON- und/oder XML-Format durchführen.

Miroslav Stimac ist Informatiker, promovierter Wirtschaftswissenschaftler und aktuell Teilzeitstudent der Astronomie. Er arbeitet seit 2004 als Entwickler mit branchenübergreifender Projekterfahrung, hauptsächlich in Business Intelligence, Data Science und Statistik. Seine fachlichen Interessenschwerpunkte sind Astronomie, Japanologie, Konsumforschung und Robotik.

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cran 09. Jan 2020

Es ist vermutlich viel zu billig. Das darf man nicht passieren lassen. Einigen wenigen...

jg (Golem.de) 07. Jan 2020

Vielen Dank und wir haben den Begriff im Artikel geändert!

WalterSobchak 07. Jan 2020

Das Problem bei all den genannten Services ist für alle DSGVO konform arbeitenden...

möpmöp123 06. Jan 2020

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