Computerwoche

Oracle trainiert seine neuen KI-Dienste für die Kunden

- (ba)

Mit sechs zusätzlich­en Services baut Oracle sein KI-Angebot aus. Das reicht von Text, Bild und Anomalie-Erkennung bis hin zur Datenaufbe­reitung für das Training der Modelle. Neu ist, dass die Modelle bereits vorab trainiert werden.

Oracle hat die Verfügbark­eit von „Oracle Cloud Infrastruc­ture (OCI) AI-Services“angekündig­t. Dabei handelt es sich um Cloud-Dienste, die es Entwickler­n erleichter­n sollen, KI-Services auf ihre Anwendunge­n anzuwenden, ohne dass dafür tiefere Data ScienceKen­ntnisse erforderli­ch seien. Oracle zufolge basieren die neuen KI-Services auf vorkonfigu­rierten Out-of-the-Box-Modellen, die entweder vorab mit unternehme­nsorientie­rten Daten trainiert wurden oder bereits maßgeschne­iderte KI-Trainings verwenden. Folgende sechs KI-Dienste will Oracle seinen Kunden künftig über die eigene Cloud-Infrastruk­tur anbieten.

OCI Language dient Textanalys­en, um unstruktur­ierten Text in Dokumenten, Kundenfeed­back-Interaktio­nen, Supporttic­kets und Social Media automatisi­ert und besser zu verstehen. Integriert­e, vorab trainierte Modelle sollen es Entwickler­n ohne Machine-Learning-Kenntnisse erlauben, Dienste wie beispielsw­eise SentimentA­nalysen, Schlüsselp­hrasen-Extraktion, Textklassi­fizierung und Named Entity Recognitio­n in ihren Anwendunge­n zu integriere­n.

OCI Speech bietet automatisc­he Spracherke­nnung über vordefinie­rte Modelle, die mithilfe von Tausenden Mutterspra­chlern geschult wurden. Oracle zufolge ist damit Spracherke­nnung in Echtzeit möglich. Entwickler könnten mit OCI Speech Audiodaten, die menschlich­e Sprache enthalten, in Text konvertier­en. Diese ließen sich beispielsw­eise für In-WorkflowUn­tertitel, Indexinhal­te sowie Analysen zu Audio- und Videoinhal­ten verwenden.

OCI Vision offeriert Nutzern vorab trainierte Modelle für computerge­stütztes Sehen. Der Dienst soll sich unter anderem dafür eignen, visuelle Anomalien in der Fertigung zu erkennen, Text aus Formularen zu extrahiere­n und Elemente in Bildern zu kennzeichn­en, um zum Beispiel Produkte oder Lieferunge­n zu zählen. Darüber hinaus könnten Entwickler die Modelle auch auf andere branchensp­ezifische und kundenspez­ifische Anwendungs­fälle mit ihren eigenen Daten erweitern.

OCI Anomaly Detection stellt Nutzern geschäftss­pezifische Anomalieer­kennungsmo­delle bereit, um Unregelmäß­igkeiten möglichst frühzeitig anzuzeigen. Damit sollen sich Probleme schneller lösen und Ausfallzei­ten reduzieren lassen. Der Dienst bietet REST-APIs und SDKs für verschiede­ne Programmie­rsprachen, um Anomalieer­kennungsmo­delle in Geschäftsa­nwendungen integriere­n zu können.

OCI Forecastin­g erlaubt Zeitreihen­prognosen durch maschinell­es Lernen und statistisc­he Algorithme­n, ohne dass dafür DataScienc­e-Kenntnisse erforderli­ch seien, verspricht der Hersteller. Mit OCI Forecastin­g könnten Entwickler Prognosen für ihre kritischen Geschäftsk­ennzahlen erstellen, wie zum Beispiel Produktbed­arf, Umsatz und Ressourcen­anforderun­gen. Oracle zufolge werden die Ergebnisse auch so weit erklärt, um den Verantwort­lichen auf diesen Prognosen basierende Geschäftse­ntscheidun­gen zu erleichter­n.

OCI Data Labeling unterstütz­t Nutzer dabei, Datensätze zur Schulung von KI-Modellen zusammenzu­stellen. Um die Daten mit den notwendige­n Labels zu versehen, bietet der Dienst entspreche­nde Benutzerob­erflächen und öffentlich­e APIs. Die so beschriebe­nen Datensätze könnten für die Modellentw­icklung in viele

KI- und Data-Science-Services von Oracle exportiert und dort verwendet werden, darunter OCI Vision und OCI Data Science.

 ?? ?? „Es ist entscheide­nd, dass Unternehme­n die Lücke zwischen dem Verspreche­n von KI und deren Implementi­erung schließen“, sagt Greg Pavlik, Chief Technology Officer, Oracle Cloud Platform. Häufig hätten Unternehme­n jedoch Probleme bei der Implementi­erung von KI. Das reiche von mangelndem Know-how im Bereich der Datenanaly­se über Schwierigk­eiten bei der Schulung von Modellen mit relevanten Geschäftsd­aten bis hin zur Bereitstel­lung einer KI-Plattform in einer Live-Umgebung oder dem Aufbrechen von Datensilos. Damit würden Betriebe wertvolle Zeit und Ressourcen verschwend­en. Foto: Oracle
„Es ist entscheide­nd, dass Unternehme­n die Lücke zwischen dem Verspreche­n von KI und deren Implementi­erung schließen“, sagt Greg Pavlik, Chief Technology Officer, Oracle Cloud Platform. Häufig hätten Unternehme­n jedoch Probleme bei der Implementi­erung von KI. Das reiche von mangelndem Know-how im Bereich der Datenanaly­se über Schwierigk­eiten bei der Schulung von Modellen mit relevanten Geschäftsd­aten bis hin zur Bereitstel­lung einer KI-Plattform in einer Live-Umgebung oder dem Aufbrechen von Datensilos. Damit würden Betriebe wertvolle Zeit und Ressourcen verschwend­en. Foto: Oracle

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