Dipl. -Ing. Thomas Drilling

Mit der Bilderkennung und Bildanalyse im Rahmen der Azure KI-Services haben wir uns bereits grundlegend befasst. In diesem Artikel schauen wir noch einmal gezielt auf das Feature Gesichtserkennung.

Bevor wir das Erkunden der Azure-KI-Services fortsetzen, gehen wir in diesem Beitrag noch einmal einen Schritt zurück: Er beleuchtet die Nutzung der Azure AI Services sowie die zahlreichen zugehörigen Werkzeuge in Azure etwas systematischer.

Azure AI Vision ist eine künstliche Intelligenz, die es Softwaresystemen ermöglicht, visuelle Eingaben durch die Analyse von Bildern zu interpretieren. In diesem kleinen Tutorial wollen wir den Service zur Analyse beleuchten.

Azure KI Vision ist eine Sammlung von Diensten, die Entwicklern dabei helfen, Anwendungen zu erstellen, die visuelle Daten verstehen und interpretieren können. Dieser und der folgende Beitrag bietet eine kleine Einführung in dieses Thema.

Zu den zahlreichen Funktionen der Azure-OpenAI-Modelle gehört es auch, Code oder Code-Schnipsel aus Eingaben in natürlicher Sprache erstellen zu können. Ob für das Generieren einzelner Code-Zeilen oder die Transformation von Code in eine andere Programmiersprache: Die Einsatzbereiche sind vielfältig.

Azure OpenAI stellt eine REST-API für die Interaktion und zum Generieren von Antworten bereit. Diese können Entwickler nutzen, um Anwendungen KI-Funktionen hinzuzufügen. Wir zeigen im Folgenden, wie sich komfortabel mit REST-API und Software Development Kits arbeiten lässt.

Durch die Kombination der Fähigkeiten von Azure und OpenAI können Entwickler leistungsstarke KI-Anwendungen erstellen. Nach einer kurzen Einführung in diesem Artikel wollen wir im Folgeteil primär demonstrieren, wie Entwickler und Entwicklerinnen ihre Modelle per REST-API und über die unterstützten SDKs abfragen.

Google hat die erste stabile Version 1.0 seines Machine-Learning-Framework TensorFlow freigegeben. Version 1.0 bringt neben einem überarbeiteten Python-API (noch) experimentelle Unterstützung für Java- und Go.

Pivotal hat Version 1.5 von Spring Boot mit zahlreichen Upgrades und neuen Funktionen ausgestattet, darunter native Unterstützung von Apache Kafka, Cloud Foundry und Spring Data „Ingalls“. Zudem gibt es zahlreiche neue Endpoints.

Unter dem Motto „einfacher, schneller, smarter“ haben die Databricks-Entwickler die finale Version 2 des populären In-Memory-Frameworks Spark veröffentlicht, dessen Code-Basis bei der Apache Software Foundation beheimatet ist.

Die auf Open-Source-Komponenten rund um PostgreSQL basierende EnterpriseDB-Plattform des gleichnamigen Herstellers (EDB) aus Massachusetts soll ein föderiertes Enterprise Data Management ermöglichen. Dazu integriert das Projekt PostgreSQL mit MongoDB und Hadoop, verbessert DevOps und bietet Database-as-a-Service mit OpenStack sowie Multi Cloud Support.

Hadoop, das fast schon synonym für Big Data genannte Framework zum Verarbeiten großer Datenmangen, feiert in diesem Jahr seinen zehnten Geburtstag. BigData-Insider blickt gemeinsam mit dem Hadoop-Erfinder Doug Cutting auf die vergangenen zehn Jahre zurück und befragt ihn nach seiner Einschätzung zur Zukunft von Big Data und Hadoop.

Storm, das Apache-Projekt zur Echtzeitverarbeitung von Streaming-Daten, hat die symbolträchtige Version 1.0 erreicht. Die jüngste Version eines der ersten Hadoop-unabhängigen Big-Data-Frameworks, das auf YARN portiert wurde, verspricht neben vielen Neuerungen auch eine diesem Release-Stand angemessene Stabilität.

Der IoT-Markt ist noch jung und bis dato kann noch kein Backend-Anbieter restlos überzeugen. Viele Entscheider in Unternehmen tun sich daher schwer mit der Planung, Konzeption und Umsetzung von IoT- und Industrie-4.0-Projekten. Das „Crisp Vendor Universe“ will hierbei unterstützen, indem es die im deutschen Markt aktiven IoT-Backend-Anbieter porträtiert und ihre Stärken und Schwächen herausarbeitet.

Wer in Zukunft in einem Hilton-Hotel nächtigt, bekommt es möglicherweise beim Check-in mit einem Roboter zu tun. In Kürze soll ein erster Test in der US-Stadt McLean anlaufen.

Suse hat eine aktualisierte Version des „Suse Linux Enterprise Server for SAP Applications“ veröffentlicht. Das jüngste Release setzt auf Suse Linux Enterprise (SLE) 12 SP1 auf und enthält viele Neuerungen, etwa Verbesserungen bei den Hochverfügbarkeitsfunktionen und weitere Optimierungen für SAP HANA.

Talend erweitert das Portfolio an Integrationssoftware für Big Data um die Self-service-App „Talend Data Preparation“. Unternehmen können mit ihr die zumeist zeitaufwendige Datenkonsolidierung im Vorfeld von Analytics-Anwendungen vereinfachen und beschleunigen.

Microsofts Internet-of-Things-Dienst „Microsoft Azure IoT Hub“, ein Cloud-Backbone, der das Aggregieren von Daten von Millionen Sensoren und Geräten erlaubt, ist laut einer Mitteilung der Redmonder ab sofort offiziell verfügbar.

Dass Barack Obama Mitt Romney bei der letzten Präsidentschaftswahl klar besiegte, lag nicht nur an den rhetorischen Fähigkeiten Obamas, dem Klima in der US-Gesellschaft oder seinem politischen Programm. Es gab noch einen weiteren Unterschied.

Einer Untersuchung der Analysten von Gartner zufolge werden bis 2020 mehr als die Hälfte aller neuen Geschäftsprozesse Elemente des Internet of Things (IoT) beinhalten. In diesem Zusammenhang decken die Analysten aber auch unerwartete Auswirkungen des IoT auf.

Eine vom „Vodafone Institut für Gesellschaft und Kommunikation“ beauftragte Studie hat EU-Bürger umfassend nach ihrem Verhältnis zum Sammeln und Speichern von Daten befragt. Wenig überraschend war, dass Deutsche großen Wert auf ihre digitale Privatsphäre legen, aber kaum jemand die Allgemeinen Geschäftsbedingungen von Webanbietern liest.

Seit der Übernahme von Revolution Analytics, einem Anbieter von Software und Services für die Programmiersprache R, entwickelt Microsoft „Revolution R Enterprise“ unter der Bezeichnung „Microsoft R Server“ weiter. Nun steht die Programmiersprache für statistische Berechnungen und Vorhersagen auch für Linux und Hadoop zur Verfügung.

IBM übernimmt das 2007 gegründete Unternehmen IRIS Analytics, das eine Software entwickelt hat, die vor Missbrauch bei Finanztransaktionen schützt.

Amazon hat im Oktober vergangenen Jahres auf der „AWS re:Invent“ in Las Vegas erstmals „AWS IoT“ vorgestellt. Nach erfolgreich beendeter Beta-Phase ist der Cloud-Service für das Internet der Dinge jetzt allgemein verfügbar.

Graphmasters, Anbieter von Navigationssoftware, setzt auf Splunk Enterprise, um Verkehrsdaten in Echtzeit miteinander zu korrelieren.

Die von der Postgres-Community veröffentlichte Version 9.5 von PostgreSQL bietet eine verbesserte Datenbankintegration und Skalierbarkeit und soll die Produktivität bei der Datenanalytik verbessern.

Mindbreeze, europäischer Anbieter von Software für Enterprise Search, Big Data und Wissensmanagement, hat die aus seiner Sicht wichtigsten Themen zusammengefasst, die 2016 den Markt beherrschen werden.

Nur eine Randnotiz, aber aus Sicht von Big Data interessant: Auf dem populären Chaos Congress des Chaos Computer Clubs waren auch Mitarbeiter der Deutschen Bahn zugegen. Ein Indiz dafür, dass es dem Staatskonzern mit seinem Bekenntnis zu Open Data ernst zu sein scheint.

Die NoSQL-Datenbank Cassandra ist als skalierbares, ausfallsicheres System für den Umgang mit großen Datenmengen auf verteilten Systemen (Clustern) konzipiert. Im dritten Teil geht es um das Arbeiten mit Cassandra.

Cassandra zählt zu den derzeit populärsten NoSQL-Datenbanken. Im zweiten Teil geht es um die grundlegende Arbeitsweise von Cassandra.

Die NoSQL-Datenbank Cassandra ist als skalierbares, ausfallsicheres System für den Umgang mit großen Datenmengen auf verteilten Systemen (Clustern) konzipiert. Im dritten Teil geht es um das Arbeiten mit Cassandra.

Cassandra zählt, neben MongoDB, zu den derzeit populärsten NoSQL-Datenbanken. Cassandra ist als skalierbares, ausfallsicheres System für den Umgang mit großen Datenmengen auf verteilten Systemen (Clustern) konzipiert. In drei Teilen erläutert BigData-Insider die architektonischen Merkmale von Cassandra, erklärt die Inbetriebnahme sowie grundlegende Prinzipien und illustriert erste Schritte mit der Abfragesprache Cassandra Query Language (CQL).

Cassandra zählt zu den derzeit populärsten NoSQL-Datenbanken. Im zweiten Teil geht es um die grundlegende Arbeitsweise von Cassandra.

Die Big-Data-Analyse im Betriebsmodell Cloud Computing eröffnet auch kleinen Unternehmen die Chance, von Big Data zu profitieren. Mehr und mehr Anbieter verknüpfen Schlüsseltechnologien wie Hadoop mit sehr individuellen Big-Data-Lösungen und Frameworks auf Cloud-Basis.

Cassandra zählt, neben MongoDB, zu den derzeit populärsten NoSQL-Datenbanken. Cassandra ist als skalierbares, ausfallsicheres System für den Umgang mit großen Datenmengen auf verteilten Systemen (Clustern) konzipiert. In drei Teilen erläutert BigData-Insider die architektonischen Merkmale von Cassandra, erklärt die Inbetriebnahme sowie grundlegende Prinzipien und illustriert erste Schritte mit der Abfragesprache Cassandra Query Language (CQL).

Die Apache Software Foundation (ASF) hat das das Open-Source-Projekt Parquet, ein spaltenorientiertes Speicherformat für das Hadoop-Ökosystem, zum Top-Level Projekt befördert.

Die NoSQL-Datenbank Cassandra ist als skalierbares, ausfallsicheres System für den Umgang mit großen Datenmengen auf verteilten Systemen (Clustern) konzipiert. Im dritten Teil geht es um das Arbeiten mit Cassandra.

Microsoft hat für Ende Juli die generelle Verfügbarkeit von Power BI angekündigt, eines Cloud-basierten Werkzeugs zur Datenauswertung und -visualisierung. Die wichtigste Neuerung von Power BI besteht darin, dass Microsoft das Visualisierungs-Framework sowie die Visuals von Power BI über Github als Open Source anbietet.

Unter dem Motto „einfacher, schneller, smarter“ haben die Databricks-Entwickler die finale Version 2 des populären In-Memory-Frameworks Spark veröffentlicht, dessen Code-Basis bei der Apache Software Foundation beheimatet ist.

Cassandra zählt zu den derzeit populärsten NoSQL-Datenbanken. Im zweiten Teil geht es um die grundlegende Arbeitsweise von Cassandra.

Das 2007 gegründete, zu McKinsey & Company gehörende Unternehmen Periscope übernimmt das auf Big-Data-Lösungen spezialisierte deutsche Start-up 4tree.

Mit der Übernahme von Onyara, dem Unternehmen hinter Apache NiFi, erschließen sich Hortonworks weit reichende neue Möglichkeiten im Zusammenhang mit Big Data und dem Internet of Things, denn die Datenflusssteuerung stellt nach Ansicht von Hortonworks eine der wichtigsten Herausforderungen der Zukunft dar.

Azure AI Vision ist eine künstliche Intelligenz, die es Softwaresystemen ermöglicht, visuelle Eingaben durch die Analyse von Bildern zu interpretieren. In diesem kleinen Tutorial wollen wir den Service zur Analyse beleuchten.

Meist stehen im Kontext von Big Data der wirtschaftliche Nutzen und die technische Machbarkeit im Vordergrund. Big Data wird aber zunehmend auch kritisch gesehen. Prof. Roberto Zicari von der Goethe-Universität Frankfurt will mit seinem Big Data Lab Ansätze fördern, wie sich die immense Datenflut auch zum Nutzen der Gesellschaft auswerten lässt.

Dass Barack Obama Mitt Romney bei der letzten Präsidentschaftswahl klar besiegte, lag nicht nur an den rhetorischen Fähigkeiten Obamas, dem Klima in der US-Gesellschaft oder seinem politischen Programm. Es gab noch einen weiteren Unterschied.

Auf dem Big Data & Analytics Forum 2015 will IBM im Juni unter anderem aufzeigen, wie Unternehmen durch neue Technologien und Analyseverfahren produktiver und effizienter arbeiten und sich mit Big Data und Analytics Wettbewerbsvorteile verschaffen können.

Azure KI Vision ist eine Sammlung von Diensten, die Entwicklern dabei helfen, Anwendungen zu erstellen, die visuelle Daten verstehen und interpretieren können. Dieser und der folgende Beitrag bietet eine kleine Einführung in dieses Thema.

Talend erweitert das Portfolio an Integrationssoftware für Big Data um die Self-service-App „Talend Data Preparation“. Unternehmen können mit ihr die zumeist zeitaufwendige Datenkonsolidierung im Vorfeld von Analytics-Anwendungen vereinfachen und beschleunigen.

Die auf Open-Source-Komponenten rund um PostgreSQL basierende EnterpriseDB-Plattform des gleichnamigen Herstellers (EDB) aus Massachusetts soll ein föderiertes Enterprise Data Management ermöglichen. Dazu integriert das Projekt PostgreSQL mit MongoDB und Hadoop, verbessert DevOps und bietet Database-as-a-Service mit OpenStack sowie Multi Cloud Support.

Die Big-Data-Analyse im Betriebsmodell Cloud Computing eröffnet auch kleinen Unternehmen die Chance, von Big Data zu profitieren. Mehr und mehr Anbieter verknüpfen Schlüsseltechnologien wie Hadoop mit sehr individuellen Big-Data-Lösungen und Frameworks auf Cloud-Basis.

Mindbreeze, europäischer Anbieter von Software für Enterprise Search, Big Data und Wissensmanagement, hat die aus seiner Sicht wichtigsten Themen zusammengefasst, die 2016 den Markt beherrschen werden.

Mit der Bilderkennung und Bildanalyse im Rahmen der Azure KI-Services haben wir uns bereits grundlegend befasst. In diesem Artikel schauen wir noch einmal gezielt auf das Feature Gesichtserkennung.

Google hat die erste stabile Version 1.0 seines Machine-Learning-Framework TensorFlow freigegeben. Version 1.0 bringt neben einem überarbeiteten Python-API (noch) experimentelle Unterstützung für Java- und Go.

Zum Auftakt der „2015 IEEE International Conference on Big Data“ wurden am Wochenende im kalifornischen Santa Clara erste Ergebnisse im Bereich der Standardisierung von Big-Data-Technologien im Rahmen des Technologieprogramms „Smart-Data – Innovationen aus Daten“ des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) vorgestellt.

Cisco hat mit „IoT System“ eine Architektur für das Internet of Things (IoT) vorgestellt, die das Management von IoT-Infrastrukturen vereinfachen, die Transparenz der Geschäftsprozesse erhöhen und die Datenauswertung beschleunigen soll.

Hadoop, das fast schon synonym für Big Data genannte Framework zum Verarbeiten großer Datenmangen, feiert in diesem Jahr seinen zehnten Geburtstag. BigData-Insider blickt gemeinsam mit dem Hadoop-Erfinder Doug Cutting auf die vergangenen zehn Jahre zurück und befragt ihn nach seiner Einschätzung zur Zukunft von Big Data und Hadoop.

Die Version 12c von Oracle Business Intelligence soll das Auswerten großer Datenmengen mit neuen In-Memory-Funktionen sowie Features für den mobilen Einsatz gegenüber der Vorgängerversion deutlich verbessern.

Die von der Postgres-Community veröffentlichte Version 9.5 von PostgreSQL bietet eine verbesserte Datenbankintegration und Skalierbarkeit und soll die Produktivität bei der Datenanalytik verbessern.

Amazon hat im Oktober vergangenen Jahres auf der „AWS re:Invent“ in Las Vegas erstmals „AWS IoT“ vorgestellt. Nach erfolgreich beendeter Beta-Phase ist der Cloud-Service für das Internet der Dinge jetzt allgemein verfügbar.

Bevor wir das Erkunden der Azure-KI-Services fortsetzen, gehen wir in diesem Beitrag noch einmal einen Schritt zurück: Er beleuchtet die Nutzung der Azure AI Services sowie die zahlreichen zugehörigen Werkzeuge in Azure etwas systematischer.

Big Data wird nach Ansicht der Analysten der Experton Group mittelfristig ganz normales Projektgeschäft sein, so wie es E-Commerce heute im Vergleich zur Situation vor zehn Jahren ist. Der „Vendor Benchmark Big Data 2016“ des Beratungsunternehmens kommt aber vorerst auch zu dem Ergebnis, dass Anwendern heute noch die passenden datengetriebenen Geschäftsmodelle fehlen.

Suse hat eine aktualisierte Version des „Suse Linux Enterprise Server for SAP Applications“ veröffentlicht. Das jüngste Release setzt auf Suse Linux Enterprise (SLE) 12 SP1 auf und enthält viele Neuerungen, etwa Verbesserungen bei den Hochverfügbarkeitsfunktionen und weitere Optimierungen für SAP HANA.

Wer in Zukunft in einem Hilton-Hotel nächtigt, bekommt es möglicherweise beim Check-in mit einem Roboter zu tun. In Kürze soll ein erster Test in der US-Stadt McLean anlaufen.

Durch die Kombination der Fähigkeiten von Azure und OpenAI können Entwickler leistungsstarke KI-Anwendungen erstellen. Nach einer kurzen Einführung in diesem Artikel wollen wir im Folgeteil primär demonstrieren, wie Entwickler und Entwicklerinnen ihre Modelle per REST-API und über die unterstützten SDKs abfragen.

Pivotal hat Version 1.5 von Spring Boot mit zahlreichen Upgrades und neuen Funktionen ausgestattet, darunter native Unterstützung von Apache Kafka, Cloud Foundry und Spring Data „Ingalls“. Zudem gibt es zahlreiche neue Endpoints.

Zu den zahlreichen Funktionen der Azure-OpenAI-Modelle gehört es auch, Code oder Code-Schnipsel aus Eingaben in natürlicher Sprache erstellen zu können. Ob für das Generieren einzelner Code-Zeilen oder die Transformation von Code in eine andere Programmiersprache: Die Einsatzbereiche sind vielfältig.

Graphmasters, Anbieter von Navigationssoftware, setzt auf Splunk Enterprise, um Verkehrsdaten in Echtzeit miteinander zu korrelieren.

Die Fraunhofer Academy hat in wissenschaftlicher Kooperation mit der Fraunhofer-Allianz Big Data ein neues dreistufiges Zertifikatsprogramm „Data Scientist“ entwickelt, das sie auf der CeBIT 2016 erstmals vorstellen wird. Es bietet Interessierten die Möglichkeiten, sich mit ihrem interdisziplinären Fachwissen als Data Scientists zu qualifizieren.

Azure OpenAI stellt eine REST-API für die Interaktion und zum Generieren von Antworten bereit. Diese können Entwickler nutzen, um Anwendungen KI-Funktionen hinzuzufügen. Wir zeigen im Folgenden, wie sich komfortabel mit REST-API und Software Development Kits arbeiten lässt.

Hortonworks, Anbieter der quelloffenen Hadoop-Distribution Hortonworks Data Platform (HDP) und einer der wichtigsten Player im Markt, blickt für das kommende Jahr in die Glaskugel.

Die auf Open-Source-Komponenten rund um PostgreSQL basierende EnterpriseDB-Plattform des gleichnamigen Herstellers (EDB) aus Massachusetts soll ein föderiertes Enterprise Data Management ermöglichen. Dazu integriert das Projekt PostgreSQL mit MongoDB und Hadoop, verbessert DevOps und bietet Database-as-a-Service mit OpenStack sowie Multi Cloud Support.

Nur eine Randnotiz, aber aus Sicht von Big Data interessant: Auf dem populären Chaos Congress des Chaos Computer Clubs waren auch Mitarbeiter der Deutschen Bahn zugegen. Ein Indiz dafür, dass es dem Staatskonzern mit seinem Bekenntnis zu Open Data ernst zu sein scheint.

Wer in Zukunft in einem Hilton-Hotel nächtigt, bekommt es möglicherweise beim Check-in mit einem Roboter zu tun. In Kürze soll ein erster Test in der US-Stadt McLean anlaufen.

Fujitsu hat „Primeflex for Hadoop“ vorgestellt, eine skalierbare Hochleistungs-Plattform für Big-Data-Anwendungen, die vor allem den Einstieg in Big Data vereinfachen und den Weg zum Aufbau eines „Business-centric“-Datacenters ebnen soll.