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Uber Michelangelo: Die Maschine, die im Hintergrund lernt

In einem Blogpost stellt Uber Michelangelo vor. Das ist ein Machine-Learning-System, das für viele Unternehmensprojekte eingesetzt wird. Die Basis sind zahlreiche Open-Source-Programme und eigene Softwareentwicklungen.

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Ubers Michelangelo ist die ML-Software hinter der Dienstleistung.
Ubers Michelangelo ist die ML-Software hinter der Dienstleistung. (Bild: Montage: Golem.de/CC-BY 3.0)

Das System hinter dem Fahrdienst: Das amerikanische Unternehmen Uber hat seine eigene Machine-Learning-Plattform Michelangelo vorgestellt, die seit ihrer Integration im Jahr 2015 viele Funktionen übernimmt. Das System wird beispielsweise in der App Ubereats eingesetzt, um Lieferzeiten für Essen zu berechnen.

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Zu diesem Zweck werden Werte wie der Umfang der Bestellung, die Auslastung des Restaurants und die generelle Zuverlässigkeit des Dienstleisters anhand von Kundenbewertungen abgeglichen. Bereits dieser Prozess der Essenslieferung involviert mehrere Faktoren. Daher ist die Berechnung der geschätzten Lieferzeit den Angaben zufolge keine einfache Sache.

Michelangelo wurde aus einer Mischung von Open-Source-Systemen und eigens erstellten Algorithmen entwickelt. Zu den quelloffenen Komponenten zählen HDFS, Spark, Samza, Cassandra und Mllib. Die Software wurde speziell auf die Uber-Infrastruktur zugeschnitten. Sie hat Zugriff auf sämtliche gespeicherten Daten des Unternehmens und dessen Kunden.

Das Programm wurde entwickelt, um sechs Arbeitsschritte zu bewältigen. Uber nennt in fester Reihenfolge das Verwalten von Daten, das Trainieren von ML-Modellen, das Einschätzen dieser Modelle, dessen Einrichtung sowie das Durchführen und Aufzeichnen von Schätzungen.

Vom dezentralen Modell zur unternehmensweiten Software

Bis zum Start von Michelangelo waren laut Uber viele Datenanalysen dezentral in den einzelnen Unternehmensabteilungen umgesetzt worden. Teilweise entwickelten Mitarbeiter ihre eigenen Suchalgorithmen auf dem lokalen Desktopcomputer. Dementsprechend limitiert waren die Rechenressourcen und die Leistungsfähigkeit. Außerdem konnten Ergebnisse nicht zentral und unternehmsweit gespeichert werden.

  • Michelangelo arbeitet in mehreren Schritten. (Bild: Uber)
Michelangelo arbeitet in mehreren Schritten. (Bild: Uber)

Das rasante Wachstum von Uber forderte eine bessere Lösung, die in Michelangelo resultierte. Die Software standardisiert Arbeitsabläufe und Tools für alle Mitarbeiter des Unternehmens. Daten werden zentral gespeichert und sind von überall abrufbar. Das soll auch neue Projekte beschleunigen.

Dienste, die Uber anbietet, sind in Deutschland nicht in der gleichen Art wie in den USA verfügbar. Der Europäische Gerichtshof EuGH



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Proctrap 07. Sep 2017

Machinelearning - Bingo


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