Machine Learning und KI für die Public Cloud
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Machine Learning und KI für die Public Cloud

Mit neuen Funktionen im Bereich Machine Learning und Künstliche Intelligenz versuchen sich die Cloud-Giganten gegenseitig zu übertrumpfen. Für Kunden soll es in Zukunft einfacher sein, intelligente Anwendungen mit Machine-Learning Features zu nutzen. Auch Google mischt den Markt neu auf.

An dieser Stelle empfehlen und kommentieren Analysten von Crisp Research regelmäßig Web-Beiträge exklusiv für die Leser von Digitales-Wirtschaftswunder.de. Thema heute: Public Cloud Provider.Partner-Blogpost-Logo (Crisp Research)

Quelle: CIO

Public Cloud Provider locken Kunden mit Machine Learning und KI

Das Wettrüsten im Cloud-Computing-Markt dreht sich längst nicht mehr nur um Rechenleistung. Vor allem die großen Public-Cloud-Provider wollen es ihren Kunden einfacher machen, intelligente Anwendungen mit Machine-Learning-Features zu nutzen. AWS beispielsweise offeriert den „Amazon Machine Learning“-Service. Er verspricht Entwicklern unter anderem Visualisierungstools und Assistenten, die sie beim Aufbau von Machine Learning-Modellen (ML) unterstützen. […]

Erst im Oktober erklärte Microsoft-CEO Satya Nadella Machine Learning zu einem Schlüsselthema für den Cloud-Computing-Markt. Microsoft arbeite intensiv daran, einschlägige Techniken und Features in alle seine Cloud-Produkte zu integrieren – von Infrastruktur- und Plattform-Diensten im Rahmen von Azure bis hin zur Business-Software Dynamics und der Büro-Suite Office 365.

Besonders intensiv arbeiten die Cloud-Verantwortlichen von Google unter Führung der VMware-Mitgründerin Diane Greene an diesem Thema. Erst kürzlich gab der Suchmaschinenkonzern bekannt, zwei der weltweit führenden AI-Expertinnen angeworben zu haben: Fei-Fei Li, die an der Stanford University als Spezialistin für Machine Learning arbeitet, und Jia Li, Forschungsleiterin bei Snap, dem Unternehmen, das die erfolgreiche Social-Network-Plattform SnapChat betreibt. Zugleich kündigte Google eine ganze Reihe neuer Machine-Learning-Dienste und -Features sowie spezialisierte Hardware auf Basis von Grafikprozessoren an. Der Konzern will damit vor allem neue Business-Kunden auf seine Cloud-Plattform locken und gegenüber den Platzhirschen AWS und Microsoft Azure Boden gutmachen.

Analyst Steve Janata sagt:

Maschine Learning ist keine Vision mehr, sondern „around the Corner“. Die Investitionen und schnellen Release-Zyklen der Public Cloud Anbieter zeigen, mit welcher Geschwindigkeit dieser Markt wächst und welche Relevanz er bereits heute hat.

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Kommentare

  1. Nicht nur „around the corner“ sondern Realität. Es ist einfach (und kostengünstig) auf den Public Cloud Angeboten ML zu nutzen oder zumindest auszuprobieren. Wer entsprechende Daten hat, kann mit wenig Aufwand und ohne höhere Mathematik Modelle rechnen lassen. Jedes Unternehmen sollte das einmal erfahren, um die Bedeutung für das eigene Unternehmen kennen zu lernen. Eine einfache Anwendung ist z.B. die Auswertung der Conversion der Webseiten-Besucher – werden Besucher strukturiert / tabellarisch erfasst und der Conversion-Erfolg festgehalten, lassen sich Modelle rechnen, die z.B. eine gute Grundlage für die Nachverfolgung (z.B. über Call-Center) sind. Investment: wahrscheinlich weniger als 100€ AWS-Kosten und ggf. einige Beraterstunden, wenn man sich nicht im Selbsstudium einarbeiten möchte.