EZDL: Baidu will Machine-Learning ohne Programmierung ermöglichen
Die Arbeit mit Machine-Learning-Algorithmen und daraus entstehenden Modellen sowie deren Optimierung ist oft sehr kompliziert, da dieses Vorgehen sehr viel Erfahrung in diesem Bereich der Informatik voraussetzt. Außerdem sind mehr oder weniger zwingend tiefgreifende Programmierkenntnisse nötig, sofern eigene Modelle erstellt werden sollen. Mit dem Angebot EZDL(öffnet im neuen Fenster) will das chinesische Unternehmen Baidu diesen Prozess nun massiv vereinfachen.
Baidu bewirbt EZDL damit, dass zum Erstellen benutzerdefinierter und damit angepasster Machine-Learning-Modelle kein eigener Code erstellt werden müsste. Das Angebot beschränkt sich zunächst auf die Bilderkennung inklusive Klassifizierung und Objekterkennung sowie die Klassifizierung von Tönen und Geräuschen(öffnet im neuen Fenster). Zur Nutzung der verschiedenen Dienste soll es ausreichen, eine kleine Anzahl eigener Beispieldaten wie Bilder oder Sound-Samples hochzuladen.
Das Training der Daten übernimmt dabei Baidu komplett in seiner eigenen Cloud. Am Ende steht dann ein fertiges Modell, das letztlich doch noch mit notwendigen Programmierkenntnissen über ein SDK in Offline-Anwendungen integriert werden kann oder per Cloud-API auch online ausgerollt und weiter verwendet werden kann. Baidu verspricht neben der einfachen Benutzbarkeit vor allem eine schnelle Trainingszeit für die neu erstellten Modelle sowie eine hohe Korrektheit beim Anwenden der Modelle.
Der Dienst soll sich für verschiedene Aufgaben eignen wie etwa dafür, eigene Produkte auf einem Fließband zu identifizieren und durch einen Objektvergleich auch direkt kleine oder größere Abweichungen davon festzustellen. Die Sound-Klassifizierung solle darüber hinaus etwa für sicherheitskritische Bereiche genutzt werden können, um dort abweichendes Verhalten erkennen zu können.
Den Dienst bietet Baidu offenbar bereits in China an und will diesen nun auch für US-Unternehmen öffnen, wie das Unternehmen auf Twitter mitteilt(öffnet im neuen Fenster). Details dazu will das Unternehmen auf der Startup-Konferenz Techcrunch Disrupt im Lauf dieser Woche in San Francisco bekanntgeben.
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