Angewandtes maschinelles Lernen und KI für Ingenieure

Kapitel 14. Azure Kognitive Dienste

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Als Kind, das in den 1960er Jahren aufwuchs, vergötterte ich die Apollo-Astronauten. Sie waren meine Superhelden, die zur Startrampe stürmten und mit ihren feuerspeienden Raketen ins All flogen. Aber die Gruppe, der ich wirklich nacheifern wollte - die Leute, die ich einmal seinwollte - warendie Ingenieure in der Missionskontrolle. Sie saßen in weißen Hemden und schwarzen Krawatten vor ihren CRT-Bildschirmen, plauderten mit den Astronauten und waren bereit, beim ersten Anzeichen von Problemen einzugreifen - sie waren der Inbegriff von Coolness. Sie benutzten Computer, die weniger leistungsfähig waren als heutige Smartphones, um Menschen auf den Mond zu bringen - eine wissenschaftliche Leistung, die bis heute unübertroffen ist.

Dank Deep Learning können Computer heute Kunststücke vollbringen, von denen die Ingenieure in Mission Control nur träumen konnten. Sie können Objekte in Bildern erkennen, Text und Sprache in andere Sprachen übersetzen, Menschen in Videos identifizieren, Kunst in Worte und Worte in Kunst verwandeln und vieles mehr. Aber moderne Deep-Learning-Modelle sind zu komplex - und zu kostspielig - als dass sie von einem durchschnittlichen Ingenieur oder Softwareentwickler gebaut werden könnten. Microsoft hat Berichten zufolge Hunderttausende von Dollar für das Training des ResNet-Modells ausgegeben, ...