Künstliche Intelligenz aus der Cloud

Oracle trainiert KI-Dienste für die Kunden

09.11.2021
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Spezialgebiet Business-Software: Business Intelligence, Big Data, CRM, ECM und ERP; Betreuung von News und Titel-Strecken in der Print-Ausgabe der COMPUTERWOCHE.
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.
Das Training von KI-Modellen ist aufwendig. Oracle will seinen Kunden künftig vortrainierte Dienste aus seiner Cloud anbieten.
Das Training von KI-Modellen ist aufwendig. Oracle will seinen Kunden künftig vortrainierte Dienste aus seiner Cloud anbieten.
Foto: BeeBright - shutterstock.com

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-Science-Kenntnisse 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.

Oracles neue Cloud-KI-Services

Folgende sechs KI-Dienste will Oracle seinen Kunden künftig über die eigene Cloud-Infrastruktur anbieten:

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

  2. 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-Workflow- Untertitel, Indexinhalte sowie Analysen zu Audio- und Videoinhalten verwenden.

  3. 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.

  4. 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.

  5. OCI Forecasting erlaubt Zeitreihenprognosen durch maschinelles Lernen und statis­tische Algorithmen, ohne dass dafür Data-Science-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.

  6. 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", sagte 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.