Künstliche Intelligenz und Machine Learning

AWS bringt einsatzfertige analytische Applikationsdienste

| Autor / Redakteur: Ariane Rüdiger / Nico Litzel

Spielerisch lernen sollen die AWS-Anwender mit dem Deep Racer.
Spielerisch lernen sollen die AWS-Anwender mit dem Deep Racer. (Bild: Rüdiger)

Auf der AWS re:invent gehörten Machine Learning und Künstliche Intelligenz (KI) zu den wichtigsten Themen. Der Public-Cloud-Provider tut einiges dafür, seinen Kunden den Einsatz von KI-Algorithmen einfacher zu machen.

„In fünf bis zehn Jahren steckt KI in jeder Software und jedem Produkt“, ist AWS-CEO Andy Jassy überzeugt. Derzeit starte ein Megatrend, der alle Bereiche der Gesellschaft und Wirtschaft verändern werde. AWS sieht seine Aufgabe darin, seine Kunden mit den richtigen Werkzeugen für das KI-Zeitalter auszurüsten und investiert kräftig in neue Services. Was die Kunden mit diesen Angeboten anstellen, bleibe letztlich, so jedenfalls Jassy, allein ihre Angelegenheit. „Wir geben Ratschläge dazu, was ein nützlicher Einsatz dieser Algorithmen und Services wäre und welche Praktiken oder Leitlinien wir empfehlen, um sie auf ethisch vertretbare Weise anzuwenden. Vorschreiben wollen wir unseren Kunden aber nichts. Wir werden auch keinen Kunden davon ausschließen, unsere Technologien zu nutzen“, sagte Jassy, als er während einer Fragestunde anlässlich der AWS-Jahrestagung re:invent mit Journalisten mehrfach darauf angesprochen wurde, wie es AWS mit der KI-Ethik halte.

Ob die Kunden nun AWS‘ Vorschläge berücksichtigen oder nicht – auf der re:invent wurden eine ganze Reihe neuer KI-Services präsentiert, von denen viele ab sofort verfügbar sind. Darunter sind auch einige fertige Applikationsdienste, die die Kunden nur mit Daten füllen und gegebenenfalls parametrisieren müssen, um die von ihnen gewünschten Analysen zu erhalten. „Wir haben inzwischen auch viele Kunden, denen nicht mehr so viel daran liegt, selbst Modelle zu bauen, sondern denen es vor allem um die Anwendung von Modellen geht“, sagte Dr. Matt Wood, General Manager Deep Learning/KI bei AWS. Denen wolle man entgegenkommen.

Amazon Textract, Personalize & Forecast

Amazon Textract ist eine verbesserte optische Texterkennung, die Merkmale wie Spaltensatz erkennt, Tabellen von Fließtext, Tabellenköpfe von Werten unterscheiden kann und zudem bestimmte Arten von Werten erkennt, auch wenn sie plötzlich in anderen Tabellenfeldern auftauchen, beispielsweise die Steuernummer. Ein weiterer solcher Service ist Amazon Personalize. Er eignet sich für Empfehlungsmaschinen und wird auch von Amazon selbst genutzt. Anwender speisen einen Aktionsstrom beispielsweise aus einer Verkaufs-App, Daten aus dem Inventar des Shops und gegebenenfalls demografische Daten ein.

Bei der Auswertung dieser Daten können Anwender aus sechs Algorithmen auswählen. Daraus ergeben sich dann die sinnvollsten Empfehlungen. Ein weiterer Dienst ist Amazon Forecast für die Bedarfsprognose. Dieser Dienst verwendet Maschinenlernen und wertet mit einem von acht zur Wahl stehenden Algorithmen historische Vertriebsdaten und diverse Einflussvariablen anhand bereits trainierter Modelle für die Zeitreihenprognose aus. Laut Jassy seien die Ergebnisse um die Hälfte genauer als beim Einsatz konventioneller CRM-Software zu einem Zehntel von deren Kosten. In Forecast können Daten aus AWS‘ neuem Datenbankservice Timestream für Datenströme, deren einzelne Daten mit einem Zeitstempel versehen sind, einfließen.

Neues Werkzeug für Analytics-Spezialisten

Aber auch für KI-Spezialisten gab es Neues: Amazon Tensorflow wurde durch andere Gewichtungen optimiert, durch die sich die mit GPU-Leistung ausgerüsteten EC2-P3-Instanzen optimal auslasten lassen. Durch den Service Amazon Elastic Inference lässt sich jeder EC2-Service jetzt mit GPU-Rechnerleistung von 1 bis 32 TFlops ergänzen, um knifflige Analysen zügig durchzuführen. Damit wird die Inferenzberechnung mithilfe des vortrainierten Computervision-Modells Res-Net50 laut Jassy um drei Viertel verbilligt. Besonders geeignet ist dieser Service für Latenz-sensitive und sehr rechenintensive Workloads.

Für Inferenzzwecke wird ab 2019 auch ein neuer Prozessor aus dem Annapurna-Labs-Team, AWS Inferentia, zur Verfügung stehen. Der Chip beherrscht die Datentypen Int 8 und FP16 und arbeitet mit den ML-Frameworks Tensorflow, mxnet und Pytorch zusammen. Der Chip kann zusammen mit allen EC2-Instanzen, dem gemanagten ML-Service Sagemaker und dem Elastic-Inference-Service verwendet werden.

Eine besonders mühselige Aufgabe beim Anlernen von ML-Modellen ist das Labeln der Vorlagen, nach denen das System lernen soll. Es wurde bisher meistens von Hand durch die Anwender vorgenommen. Eine Alternative dazu ist die Verwendung vortrainierter Modelle, das birgt aber immer das Risiko einer ungenügenden Anpassung an die Aufgabe, für die das betreffende Modell eigentlich eingesetzt werden soll. Mit AWS Sagemaker Ground Truth soll nun der Aufwand für diese Aufgabe um 75 Prozent sinken. Der Service kombiniert eine Auto-Labeling-Funktion, die auf eine kleine Menge zur Aufgabe passender S3-Daten angewandt wird, mit manuellem Tagging durch einen von drei Pools menschlicher Mitarbeiter. Zur Wahl stehen Amazon Mechanical Turk, eine Crowdworking-Plattform, Third-Party-Plattformen oder Privatpersonen, die beispielsweise der Kunde rekrutieren könnte. Der Anwender definiert ein Vertrauensniveau für das richtige Labeling der Daten. Daten, bei denen dieses Vertrauensniveau unterschritten wird, werden von Hand nachgelabelt und dann wieder ins System eingegeben.

Zudem wird Sagemaker mit Amazon Sagemaker RL (Reinforcement Learning) um einen Service für trainingsfreies Verstärkerlernen ergänzt. Dabei wird eine Belohnungsfunktion definiert, die ein Ziel nennt und eine Belohnung definiert, die um so höher ausfällt, je besser im Sinne des Ziels die Ausführung war. Dadurch wird erreicht, dass sich das System beim Durchlaufen immer neuer Simulationsdurchgänge dem Ziel iterativ annähert. Angewendet werden derartige Algorithmen für Probleme, bei sich keine eindeutig beste Lösung finden lässt.

Marktplatz für Sagemaker-Algorithmen

Zudem richtet AWS einen Online-Marktplatz (AWS Marketplace for Machine Learning) ein, auf den Anwender selbst neue Modelle und Algorithmen für Sagemaker einstellen können. Sie werden dann zertifiziert und stehen allen Nutzern zur Verfügung. Vortrainierte Modelle und neue Algorithmen vereinfachen und beschleunigen es, Maschinenlernen anzuwenden. Auf dem Marktplatz sind bereits 150 Items verfügbar, er ist sofort zugänglich.

Um den Kunden die Arbeit mit RL-Algorithmen schmackhaft zu machen, hat AWS einen Wettbewerb aus der Taufe gehoben. AWS Deep Racer League ist „die erste globale autonome Rennliga“ (Jassy). Als fahrendes Material dient ein futuristisches Miniaturmodell eines autonomen Fahrzeugs, Deep Racer, das mithilfe der von den Teilnehmern zu entwickelnden Algorithmen so gesteuert werden soll, dass es einen Parcours optimal und in möglichst kurzer Zeit durchläuft. Der Deep Racer kostet im Handel 399 Dollar kosten, auf der re:invent war eine verbilligte Version für 249 Dollar erhältlich. Das ganze Jahr über sind regionale Trainingsläufe und Vorentscheidungen geplant, deren Sieger bei der nächsten re:invent 2019 zur Endausscheidung aufeinandertreffen sollen.

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