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Datenanalyse- und Cloud-KI-Services


KI und ML mit Google Cloud einfach einsetzen
Datenanalyse und maschinelles Lernen für mehr Unternehmen

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Blogpost von Rajen Sheth, Director of Product Management bei Google

Künstliche Intelligenz (KI) wird bereits von zahlreichen Unternehmen genutzt. Doch noch immer haben rund 40 Prozent keine KI-Systeme in ihre Strukturen integriert. Um Unternehmen einfachere und gleichzeitig hoch effiziente Tools anzubieten, haben wir am zweiten Tag der Google Cloud Next 2018 zahlreiche Updates unserer Datenanalyse- und Cloud-KI-Services präsentiert. So ermöglicht BigQuery ML eine noch schnellere Verbindung zwischen Daten im Unternehmen und einer intelligenten Auswertung, ohne eine aufwendige Infrastruktur aufbauen zu müssen. Das spart nicht nur Zeit und Geld, sondern vereinfacht den Aufbau

Die meisten Unternehmen erkennen bereits heute den Wert von künstlicher Intelligenz (KI). Über 60 Prozent greifen in ihren Strukturen auf KI zurück. Doch was ist mit den restlichen 40 Prozent? Was hält sie davon ab?

Durch die Zusammenarbeit mit Hunderten von Unternehmen haben wir festgestellt, dass es bei der Verwendung von KI auf Einfachheit und Zweckmäßigkeit ankommt. Unternehmen brauchen Tools, die simpel einzusetzen und vertraut sind – und sie müssen sie direkt für ihre spezifischen Herausforderungen anwenden können.

Heute nehmen wir eine Reihe von Updates an unseren Datenanalyse- und Cloud-KI-Services vor, die KI einfacher und zweckmäßiger gestalten werden. Damit machen wir KI so vielen Unternehmen und Entwicklern zugänglich, wie wir können.

Folgendes ist neu:
>> BigQuery ML, ab sofort als Beta-Version verfügbar

>> Unterstützung für die Schulung und die Online-Vorhersage durch scikit-learn und XGBoost in Cloud ML Engine

>> Kubeflow v0.2

>> Cloud TPU v3 und Cloud TPU Pod jeweils als Alpha-Version verfügbar

>> Cloud TPU v3, ab sofort als Alpha-Version verfügbar

>> Eine neue Partnerschaft mit Iron Mountain

Mit BigQuery ML Daten noch näher mit maschinellem Lernen zusammenbringen
Für viele Unternehmen gibt es hohe Hürden beim Aufbau der Analysepipeline, die für KI-Systeme notwendig ist. Allein ein Team aus eigenen Datenwissenschaftlern aufzubauen ist für einige unmöglich. Datenanalysten, die üblicherweise über SQL-Kenntnisse verfügen, sind nicht immer mit den Prozessen und Programmiersprachen vertraut, die für maschinelles Lernen benötigt werden. Außerdem kann das Verschieben von Daten aus einem Enterprise Data Warehouse zeitaufwendig und kostspielig sein.

Um diese Herausforderungen zu meistern, stellen wir BigQuery ML vor. BigQuery ML bietet Millionen von Nutzern Zugang zur prädiktiven Analyse – selbst wenn der datenwissenschaftliche Hintergrund fehlt. Durch die Bereitstellung von Machine Learning (ML) an den Datenspeicherorten hilft BigQuery ML Kunden dabei, Modelle schnell zu erstellen und zu nutzen – und damit die Zeit bis zur Markteinführung zu verkürzen. Entwickler können entsprechend skalierte Modelle für große Datensätze anwenden, alles mit einfachen SQL-Befehlen.

Einen tiefer gehenden Blick auf BigQuery ML und die vielen Möglichkeiten, die es bietet, gibt es in unserem Blog zur Datenanalyse.

Mit unserer KI-Plattform bringen wir maschinelles Lernen zu mehr Datenwissenschaftlern
Um aus Rohdaten Geschäftseinblicke zu bekommen, sind viele Dinge nötig: enorme Rechenressourcen, Tools für den Aufbau von ML-Modellen und die Fähigkeit, sie zu trainieren und zu optimieren. Das kann mitunter abschreckend wirken. Datenwissenschaftler wünschen sich eine Komplettlösung, die genau das vereinfacht. Um dieses Problem zu lösen, stellen wir mit der von uns geschaffenen KI-Plattform einen End-to-End-Stack bereit – von unserer Hochleistungsinfrastruktur über maßgeschneiderte und für maschinelles Lernen optimierte Hardware bis hin zu Fully Managed Services wie Cloud ML Engine. Und durch eine Reihe von Verbesserungen machen wir das Ganze ab sofort noch schneller und einfacher.

Unterstützung für die Schulung und Online-Vorhersage mit scikit-learn und XGBoost
Ganz gleich, ob in der Cloud, vor Ort oder durch eine Kombination aus beidem – Unternehmen brauchen häufig die Freiheit verschiedener ML Frameworks für Schulung und Nutzung der Modelle. Ab heute unterstützt Cloud ML Engine sowohl die Schulung als auch die Online-Vorhersage durch scikit-learn und XGBoost. Außerdem kündigen wir auch die Verfügbarkeit von Cloud Deep Learning VM Image an. Anhand der darin angebotenen vorkonfigurierten Images können mithilfe von TensorFlow, scikit-learn und PyTorch auf Google Cloud ML-Projekte gestartet werden.

Einführung von Kubeflow v0.2
Wir investieren auch weiterhin in Open-Source-Software und unterstützen zahlreiche Open-Source-Standards für die Datenanalyse und maschinelles Lernen. Im vergangenen Jahr haben wir Kubeflow vorgestellt, um die Nutzung von Softwarestacks wie TensorFlow und scikit-learn für maschinelles Lernen zu vereinfachen – und das alles in Kubernetes. Kubeflow v0.2, das ab sofort verfügbar ist, bietet eine verbesserte Nutzeroberfläche für die Navigation durch die Komponenten und hält darüber hinaus zahlreiche Optimierungen für Beobachtung und Berichte bereit. Mehr dazu gibt es hier.

Unser Stack für maschinelles Lernen von der Cloud zur Edge
Unsere gesamte KI-Plattform baut auf unserer Hochleistungsinfrastruktur auf. Diese reicht von unseren weltweiten Netzwerken bis zu unseren Cloud TPUs, also für Arbeitsbelastungen des maschinellen Lernens entwickelte ASICs. Jede TPU (TensorFlow Processing Unit) liefert bis zu 180 TeraFLOPS (Floating-Point-Performance) und beinhaltet ein maßgeschneidertes Hochgeschwindigkeitsnetzwerk, über das die TPUs in "TPU-Pods" zusammenarbeiten können. Heute kündigen wir das Alpha-Release von Cloud TPU Pod an, mit dem 11,5 PetaFLOPS bereitgestellt werden. Das beschleunigt die Schulung eines einzelnen großen Modells für das maschinelle Lernen erheblich.

Außerdem haben wir die Unterstützung und die Verfügbarkeit unserer bestehenden TPU-Angebote verbessert. Unsere Kunden können ab sofort die Cloud TPUs der zweiten Generation nutzen. Die TPUs der dritten Generation, die wir auf der diesjährigen I/O angekündigt haben, können als Alpha-Version getestet werden. Zudem stellen wir die Unterstützung für die Cloud TPUs in Kubernetes Engine als Beta-Version bereit. Wir erwarten, dass das rechenintensive maschinelle Lernen dadurch schneller und zweckmäßiger wird.

Durch die Erweiterung unseres ML-Stacks wissen wir, wie wichtig es ist, schnellere Interferenzen an der Edge durchführen zu können. Dafür führen wir mit Edge TPU eine maßgeschneiderte ASIC ein, die im Rahmen unserer Cloud IoT Edge-Lösung angeboten wird. Mehr dazu in unserem IoT-Blogpost.

Wir machen KI zugänglicher für Entwickler
Es gibt weltweit mehr Entwickler als Datenwissenschaftler. Wir möchten KI unabhängig vom Wissen im Bereich des maschinellen Lernens ermöglichen. Daher bieten wir von vortrainierten Modellen in unseren ML-APIs bis AutoML, womit eigene maßgeschneiderte Modelle erstellt werden können, alles an. Damit haben Entwickler das Beste aus beiden Welten: die einfache Nutzung und die hohe Modellqualität.

Seit der Einführung von AutoML im Februar dieses Jahres haben wir erkannt, dass Kunden diese Technologie für komplett neue ML-Anwendungen nutzen. Ein Beispiel dafür ist Urban Outfitters. Das Unternehmen nutzt AutoML Vision, um seinen Kunden ein noch besseres Einkaufserlebnis zu bieten. "Um einen umfassenden Datensatz an Produktattributen zu erstellen und zu pflegen, setzt unser Team auf AutoML Vision. Dadurch konnten wir nuancierte Produkteigenschaften wie Muster und Dekolleté-Stile automatisiert erkennen," sagt Alan Rosenwinkel, Datenwissenschaftler bei der Muttergesellschaft URBN. "Das ist entscheidend, um unseren Kunden relevante Produktempfehlungen, exakte Suchergebnisse und hilfreiche Produktfilter bieten zu können. Denn es ist zeitaufwändig und mühsam, Produktattribute manuell anzulegen. Wir freuen uns auf die weitere Zusammenarbeit mit Google-Cloud-KI, um für unsere Kunden weitere Innovationen zu schaffen."

Zusammenarbeit mit Iron Mountain
Eine entscheidende Herausforderung für viele Unternehmen, ist das Extrahieren von Insights aus "Dark Data", also zum Beispiel Informationen in gespeicherten Dokumenten. Daher arbeiten wir mit Iron Mountain zusammen, um mit unseren Tools branchenspezifische Lösungen zu schaffen. Wir haben bereits damit begonnen, an ML-Lösungen für Hypothekendokumente, Kunden aus dem Energiesektor, Medien- und Entertainment-Assets und mehr zu arbeiten. Dafür nutzen wir unsere Forschung und Kompetenz in den Bereichen Optische Zeichenerkennung (OCR), Entity Extraction und Verarbeitung natürlicher Sprache. Wir arbeiten eng mit Iron Mountain zusammen, um herauszufinden, was deren Kunden benötigen und wo unsere Technologie helfen kann. Mehr über unsere Partnerschaft hier.
(Google Enterprise: ra)

eingetragen: 15.08.18
Newsletterlauf: 24.08.18

Google Enterprise: Kontakt und Steckbrief

Der Informationsanbieter hat seinen Kontakt leider noch nicht freigeschaltet.

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Meldungen: Unternehmen

  • Equinix baut Frankfurter Standort weiter aus

    Equinix hat die Erweiterung des FR2 International Business Exchange (IBX) Hochleistungsrechenzentrum am Standort Frankfurt angekündigt. Das Rechenzentrum wird durch den Neubau FR2.6 ergänzt, der im Februar 2019 den Betrieb aufnehmen wird. Mit einem Investitionsaufwand von 103 Millionen US Dollar ist das Projekt der aktuell größte Neubau von Equinix in Deutschland. Bis Mitte 2019 sind weitere Investitionen in den Frankfurter IBX-Rechenzentren FR5 und FR6 von insgesamt 75 Millionen US Dollar geplant. Erst im Juni 2017 eröffnete Equinix mit FR6 ihr siebtes Rechenzentrum vor Ort.

  • Kontrollierbare Cloud-Bereitstellung

    Check Point Software Technologies gab bekannt, dass es Dome9 aus Tel Aviv in Israel akquiriert hat. Diese Übernahme erweitert die voll konsolidierte Infinity-Architektur von Check Point und sein Cloud Security-Angebot um fortschrittliche Funktionen zur aktiven Durchsetzung von Richtlinien und für den Schutz von Cloud-Umgebungen. Dome9 wurde im Jahr 2011 gegründet und hat sich seitdem einen guten Ruf als Anbieter von Sicherheit und Compliance für eine schnelle Einführung in der Public Cloud erworben. Dome9-Kunden nutzen die Plattform, um Multi-Cloud-Bereitstellungen über Amazon AWS, Microsoft Azure und Google Cloud abzusichern.

  • Public Cloud-Plattform Azure mit Fujitsu

    Fujitsu und die Microsoft Corporation beschleunigen die Bereitstellung von Azure Cloud für Unternehmen durch ein neues globales Abkommen über eine Systemintegrator-Partnerschaft. Dies ermöglicht es Unternehmen, den nächsten Schritt in ihrer digitalen Transformation nahtlos zu vollziehen - durch die Verlagerung unternehmenskritischer Workloads in hybriden IT-Landschaften auf ein Cloud-basiertes One-Stop-Delivery-Modell. Laut dem Forschungsunternehmen Gartner wird der weltweite Markt für Public Cloud Services im Jahr 2019 voraussichtlich weiter stark wachsen, nachdem er bereits 2018 um geschätzte 21 Prozent auf 175,8 Milliarden Dollar gestiegen ist. Dies unterstreicht, dass die meisten Unternehmen bereits den ersten Schritt in Richtung Cloud-basierter Bereitstellung gegangen sind.

  • Steuerung von Multi-Cloud-Umgebungen

    Die Logicalis GmbH stellte auf der Cloud Expo Europe in Frankfurt/Main verschiedene Einsatzbereiche von Cloud Computing-Services vor. Im Fokus standen Cloud-Anwendungsszenarien in den Themenbereichen Sicherheit, moderne Infrastrukturen, Datenverwaltung, Verfügbarkeit, Digitalisierung von Prozessen sowie Steuerung von Multi-Cloud-Umgebungen.

  • Vorzüge der Lead-to-Money-Lösungen

    Die Orbis AG, ein international tätiges Software- und Business-Consulting-Unternehmen aus Saarbrücken, und die von SAP übernommene Callidus Software Inc. (CallidusCloud), Anbieter einer Lead-to-Money-Suite, haben eine strategische Partnerschaft im Bereich des Customer-Experience-Angebots von SAP vereinbart. Ziel dieser Kooperation ist es, die Kunden im Rahmen ihrer Customer-Experience-Strategien bei der Realisierung durchgängig digitaler Vertriebsprozesse mit der Lösung SAP Sales Cloud zu unterstützen. Die Lead-to-Money-Suite von CallidusCloud ergänzt das Portfolio SAP Sales Cloud um Lösungen, die den Unternehmen helfen, ihre Vertriebsprozesse deutlich zu verbessern: zum Beispiel durch ein effizientes Sales Performance Management mit Anreiz- und Vergütungsprogrammen oder nahtlose Abläufe von der Konfiguration über die Preisfindung bis zur Angebotserstellung (Configure Price Quote, CPQ) samt einem "Guided Selling" ohne technische Hürden.

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  • Weniger Cloud-only-Entwicklungen

    Über ein Drittel der Mitglieder der Deutschsprachigen SAP-Anwendergruppe e. V. (DSAG) schätzen sich bei der digitalen Transformation weit bis sehr weit ein (2017: +3 Prozentpunkte). Das hat eine Online-Befragung im Sommer ergeben* Wichtigstes Thema ist der Aufbau digitaler Mitarbeiter-Skills gefolgt von künstlicher Intelligenz/Machine Learning und Vorhaben rund um das Internet of Things. Wie SAP-Anwender den Herausforderungen der Digitalisierung mit klassischen und neuen Ansätzen in Unternehmensnetzwerken begegnen und welche Anforderungen sie an SAP haben, wird auf dem 19. DSAG-Jahreskongress unter dem Motto "Business ohne Grenzen - Architektur der Zukunft" drei Tage lang thematisiert. Erneut gibt es einen Teilnehmerrekord zu verzeichnen: Rund 5,000 Besucher werden bei einem der weltweit wichtigsten Anwendertreffen im Congress Center Leipzig erwartet.

  • Spitze beim Cloud-Systemmanagement

    VMware wurde von IDC zur Nummer für ihre "Cloud Systems Management"-Software sowie für seine IT-Automatisierungs- und Konfigurationsmanagement-Software erklärt. Diese Einstufung bezieht sich auf die weltweiten Marktanteile, basierend auf den Umsätzen des Jahres 2017. Der große Kundenzuspruch hebt VMware zum fünften Mal in Folge an die Spitze der Cloud-Systemmanagement-Kategorie und zum ersten Mal auch an die Spitze der neuen Kategorie Automation und Konfigurationsmanagement.

  • Partnerschaft von Atos und Google Cloud

    Atos und Google Cloud begrüßten die britische Staatsministerin für die Digital- und Kreativwirtschaft Margot James zur Eröffnung des ersten Labors für Künstliche Intelligenz (KI) im Rahmen der globalen Partnerschaft von Atos und Google Cloud. Das Atos KI-Labor in London wird KI-Fachwissen mit organisatorischen Kompetenzen der Privatwirtschaft und des öffentlichen Sektors bündeln, um unternehmensübergreifende Potenziale zu erschließen. Das neue Labor wird Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen in ganz Europa zur Verfügung stehen, um KI-Technologien zu nutzen und für sie relevante Anwendungsfälle zu erstellen. Beispiele sind der Einsatz vernetzter Sensoren in der Lieferkette eines Energieunternehmens zugunsten sicherer und effizienterer Abläufe sowie die Verwendung von Datenanalytik und Algorithmen des Maschinellen Lernens, um Betrug bei Finanzdienstleistungen zu reduzieren.

  • Partner für IT-Security-Projekte

    Auf der diesjährigen IT-Security-Messe it-sa präsentierten zwei IT-Sicherheitsunternehmen ihre neuen Eigenentwicklungen: Gronau IT Cloud Computing stellte ihre umfängliche IT-Security-Suite "Seal Kit" vor und KeyIdentity die IAM-Lösung "Mira". Die Produktwelten weisen eine hohe konzeptionelle Schnittmenge auf und ergänzen sich. Auf dieser Basis entschieden Pierre Gronau, Geschäftsführer Gronau IT, und KeyIdentitys CEO Dr. Amir Alsbih, Kompetenzen zu verschmelzen und eine nachhaltige strategische Partnerschaft einzugehen. Enterprise- und KRITIS-Unternehmen stehen aktuell vor einem Konglomerat an Herausforderungen im Bereich IT-Sicherheit und IT-Compliance. CIOs und IT-Leiter benötigen demzufolge klare Hilfestellungen bei umfangreichen Projekten - Begleitung, die Prozesse priorisiert, strukturiert und ressourcenschonend agiert. Hier treten Gronau IT und KeyIdentity im Schulterschluss an, Unternehmen ihren Schmerz zu nehmen, indem sie auf Mensch- und Prozessebene ansetzen und betriebswirtschaftlich handeln.