AI-Services und Machine Learning aus der Cloud

Die Einstiegshürde für die Bereitstellung intelligenter Anwendungen wird immer niedriger. Fast alle großen Cloud-Anbieter wie Microsoft, Amazon, IBM oder Google bieten kostengünstige Entwicklungswerkzeuge für Artificial Intelligence (AI) auf SaaS-Basis an. Machine Learning bildet den Schwerpunkt, doch es gibt auch immer mehr andere kognitive Services aus der Cloud. [...]

kostengünstige Entwicklungswerkzeuge für AI auf SaaS-Basis (c) pixabay
kostengünstige Entwicklungswerkzeuge für AI auf SaaS-Basis

Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) ist kein Marketing-Trend mehr, sondern ein wichtiger IT-Pfeiler, der in den nächsten Jahren die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen bestimmt. Laut der aktuellen Crisp-Research-Studie Machine Learning im Unternehmenseinsatz befassen sich bereits 64 Prozent von gut 250 befragten IT-Entscheidern aus der DACH-Region mit entsprechenden Techniken, darunter auch maschinelles Lernen. Ein Fünftel nutzt maschinelles Lernen bereits produktiv.
Vielen Unternehmen fehlen aber das technische Know-how und die Infrastruktur, die erforderlich sind, um AI-Lösungen zu entwickeln. Die Hürden sind hoch: Die Bereitstellung von AI-Anwendungen ist mit einem großen Aufwand an Software, Hardware und Manpower verbunden. Es braucht eine ganz neue Infrastruktur und erhebliche technische Ressourcen. Riesige Datenmengen müssen miteinander in Verbindung gebracht werden. Für den Aufbau der Modelle sind AI-Spezialisten und Datenwissenschaftler notwendig. Vor allem aber ist nicht klar, ob sich der Aufwand wirklich lohnt. Denn bei allen Innovationen, die mit Künstlicher Intelligenz verbunden sind, gibt es auch viele Unwägbarkeiten.
DIE CLOUD SENKT DIE EINSTIEGSHÜRDE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
Cloud-Services lösen dieses Dilemma und senken die Einstiegshürde für Artif...

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