Machine Learning
„What AI (Artificial Intelligence) and machine learning allows you to do is find the needle in the haystack.“ – Bob Work
Worum geht es?
Maschinelles Lernen ist ein iterativer Prozess, um Erkenntnisse zu gewinnen.
Herausforderungen verbergen sich auf der inhaltlichen, aber auch auf der technischen Ebene. Neben der Datenanalyse, dem Feature Engineering und der Bewertung von Modellmetriken, sollte man Aspekte wie Sicherheit, Betrieb und Überwachung mit empfohlenen Best Practices in Cloud-Umgebungen nicht vernachlässigen.
Typischerweise benötigt man einen definierten Prozess,um einen etablierten und wiederholbaren Vorgang der Entwicklung, Wartung und Bereitstellung der Modelle zu ermöglichen. Dieser Prozess besteht aus der Kombination von Machine Learning (ML) und DevOps und nennt sich MLOps.
Wir als tecRacer sind erfahrene Generalisten, haben aber auch spezielle Teams, wie für Machine Learning, um beide Aspekte zusammenzubringen.
AWS AI Modell nutzen
Mit den Highlevel-Services von AWS können wir direkt loslegen und das Potenzial des maschinellen Lernens erkunden. Es gibt eine Reihe von Diensten, welche eine gebrauchsfertige API bereitstellen, um deine Daten zu untersuchen und sofortige Ergebnisse zu erhalten.
Für allgemeine und gängige Probleme wie Bilderkennung, Übersetzung und Klassifizierung liefern diese Dienste direkt präzise Ergebnisse, ohne, dass Anpassungen erforderlich sind.
PROJEKTREFERENZ “AWS Ai Modell nutzen”
Hessische Zentrale für Datenverarbeitung
Projektziele
Benutze AWS gemanagte Modelle bei üblichen Anwendungsfällen.
Trainiere dein AI Modell
Ab einer gewissen Komplexität und Vielfalt führt kein Weg daran vorbei, seine eigenen Modelle zu trainieren.
Sowohl die Daten als auch der Usecase können Anforderungen haben, welche die Out-of-the-Box- Services von AWS nicht immer erfüllen. Es gibt zwar Dienste, die das Training von benutzerdefinierten Modellen anbieten, aber vielleicht möchtest du deine Modelle selbst verwalten, damit experimentieren, sie bereitstellen oder formatieren.
Hier kommen wir in den Bereich von MLOps und insbesondere Amazon SageMaker, das mit bekannten Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und vielen anderen ausgestattet ist.
PROJEKTREFERENZ “Trainiere dein Ai Modell”
Bayer CropScience
Projektziele
Erstelle ein neues Modell, das auf deinen Anwendungsfall zugeschnitten ist.
Prediction
Sobald die Arbeit der Datenanalysten erledigt ist und deine Daten ausgewertet und statistische Merkmale extrahiert wurden, ein Modell trainiert, analysiert und einsatzbereit ist, geht es an die eigentliche Bereitstellung und Nutzung.
Die Kontrolle über deine Modellartefakte erlaubt es dir sie umzuwandeln und zu komprimieren, um sie beispielsweise auf Endgeräten, in mobilen Apps oder sogar auf IoT- Devices laufen zu lassen.
Die schwergewichtigen Modelle können in Containern auf Amazon SageMaker-Endpunkten ausgeführt werden. Latenzempfindliche Anwendungen nutzen Amazon Elastic Inference, um Echtzeitanfragen zu beschleunigen.
MLOPs
AWS bietet Services mit denen Unternehmen schnell und flexibel Machine Learning betreiben können. So kann jedes Unternehmen effizient Machine Learning Modelle für viele Anwendungsfälle erstellen. Diese Services vereinfachen auch die Bereitstellung und Verwaltung der Infrastruktur, die Bereitstellung des Machine Learning Codes, die Automatisierung des Modell-Veröffentlichungsprozesses und die Überwachung der Modell- und Infrastruktur-Performance. Der Betrieb einer solchen Infrastruktur wird mit dem Kunstwort „MLOps“ beschrieben, der den DevOps Begriff mit dem des Machine Learning vereint
DevOps ist eine Kombination von Denkweisen, Praktiken und Tools, mit denen Unternehmen schneller und einfacher Anwendungen und Services bereitstellen können. Die Weiterentwicklung und Verbesserung von Produkten gelingt damit in kürzerer Zeit als bei Unternehmen, die auf herkömmliche Prozesse für die Softwareentwicklung und Infrastrukturverwaltung bauen. Dank dieses Geschwindigkeitsvorteils können Unternehmen ihre Kunden besser bedienen und sich effektiver auf dem Markt durchsetzen.
Mit MLOps können Machine Learning Modelle und deren Performance schneller, einfacher, wiederholbar und fehlertoleranter entwickelt, bereitgestellt und überwacht werden. Unsere erfahrenen Consultants helfen gerne diesen Prozess zu definieren und umzusetzen.