Machine Learning und KI mit AWS

Sagemaker, Comprehend, Transcribe, Translate und Rekognition Machine Learning und KI mit AWS

26.06.2023 Von Thomas Joos 4 min Lesedauer

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Bei Amazon Web Services gibt es mehrere kostenlose Dienste für Machine Learning, die es Benutzern ermöglichen, Modelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Wir geben in diesem Beitrag einen Überblick zu den Möglichkeiten.

Mit Amazon Sagemaker ist es möglich, eigene KI-Modelle zu entwickeln, zumindest zum Einstieg. (Bild: T. Joos) — Mit Amazon Sagemaker ist es möglich, eigene KI-Modelle zu entwickeln, zumindest zum Einstieg.
(Bild: T. Joos)

Amazon bietet in AWS verschiedene Dienste an, mit denen sich ML- und KI-Projekte zum Teil kostenlos erstellen lassen. Natürlich sind die kostenlose Kontingente der Dienste eingeschränkt, weil Amazon seine Kunden dazu drängen möchte, einmal begonnene Projekte kostenpflichtig über die verschiedenen AWS-Ressourcen fortzuführen. Dennoch sind die kostenlosen Kontingente ideal für den Einstieg und bieten zahlreiche Möglichkeiten.

Alle Dienste, die wir in diesem Beitrag vorstellen, sind in begrenztem Umfang kostenlos nutzbar. Das ermöglicht es, Machine-Learning-Projekte ohne hohe Kosten zu starten. Die verschiedenen Dienste bieten eine breite Palette an Funktionen, die für viele Anwendungen verwendet werden können.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker ist ein Machine-Learning-Service, der es Entwicklern ermöglicht, Modelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. SageMaker bietet eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) für die Erstellung von Modellen und die Zusammenarbeit im Team. Der Dienst kann zwei Monate kostenlos genutzt werden. SageMaker bietet eine vollständige Palette an Werkzeugen, die es Entwicklern ermöglichen, Machine-Learning-Modelle zu erstellen, ohne dass tiefgehende Kenntnisse in Machine Learning erforderlich sind. Eine der wichtigsten Funktionen von SageMaker ist die Möglichkeit, Modelle automatisch zu trainieren.

Entwickler können ihre Daten auf Amazon S3 hochladen und SageMaker verwenden, um Modelle automatisch zu trainieren und zu optimieren. SageMaker unterstützt verschiedene Machine Learning Frameworks wie TensorFlow, Apache MXNet und PyTorch, die es Entwicklern ermöglichen, ihre bevorzugten Frameworks zu verwenden. Sobald ein Modell trainiert wurde, kann es in SageMaker bereitgestellt werden, um es in Produktionsanwendungen zu verwenden. SageMaker bietet auch eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE), die es Entwicklern ermöglicht, Modelle zu erstellen. Zum Einsatz kommt dabei vor allem das SageMaker Studio, das eine integrierte Entwicklungsumgebung für Machine Learning bietet.

Bevor Entwickler mit der Arbeit beginnen können, müssen sie ein Amazon-Web-Services-Konto erstellen und SageMaker aktivieren. Danach geht es an das Sammeln und Vorbereiten der Daten, die für das Modelltraining verwendet werden sollen. Im Anschluss wird das Modell ausgewählt. Sagemaker bietet vorkonfigurierte Modelle und unterstützt auch bei der Erstellung von eigenen Modellen, das auf die Anforderungen des jeweiligen Projektes zugeschnitten ist.

Im Anschluss erfolgt das Modelltraining. Hier verwenden Entwickler SageMaker, um das Modell mit den vorbereiteten Daten zu trainieren. Danach ist das Modellhosting der nächste Schritt. Das trainierte Modell wird in SageMaker gehostet, um es für die Vorhersage von Eingabedaten bereitzustellen. Überwachen und Optimieren erfolgt mit den integrierten Tools von SageMaker. Darüber hinaus bietet SageMaker über eine Vielzahl von Integrationsmöglichkeiten, zum Beispiel mit Jupyter Notebook und TensorFlow. Diese ermöglichen es Entwicklern, ihre Arbeitsabläufe zu automatisieren und zu vereinfachen.

Amazon Comprehend

Ein weiterer bekannter Dienst bei AWS ist Amazon Comprehend. Dabei handelt es sich um einen Dienst für die Verarbeitung von natürlicher Sprache. Comprehend ermöglicht es Benutzern, Texte automatisch zu analysieren und Informationen wie Schlüsselwörter, Phrasen und Sentiment zu extrahieren.

Mit Amazon Comprehend können Entwickler Textinhalte automatisch kategorisieren, Sentimentanalysen durchführen, Schlüsselwörter und Phrasen extrahieren und sogar Entitäten erkennen, wie zum Beispiel Personen, Orte und Organisationen. Ein Vorteil von Comprehend ist die Automatisierung von Textanalyse-Aufgaben: Entwickler müssen dazu keine komplexen Algorithmen und Modelle erstellen, um Textinhalte zu verstehen. Der Service kann große Mengen an Texten schnell und effizient verarbeiten. Amazon Comprehend unterstützt mehrere Sprachen, darunter Englisch, Spanisch, Französisch und Deutsch. Dazu kommt die flexible Integrierbarkeit. Der Dienst kann in bestehende Anwendungen und Workflows integriert werden.

Die API von Amazon Comprehend hilft dabei, Textdaten mit den gewünschten Funktionen zu analysieren. Dazu gehören Kategorisierung, Sentimentanalyse und Schlüsselwortextraktion. Die erhaltenen Ergebnisse werden danach in die gewünschte Anwendung integriert oder für weitere Analysen gespeichert. Erweiterte Funktionen wie Custom Entity Recognition helfen dabei, spezifischere Analysen durchzuführen. Die Analysen lassen sich mithilfe der integrierten Tools von Amazon Comprehend überwachen und optimieren, um die Genauigkeit und Effizienz zu verbessern.

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Stand: 08.12.2025

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Audiodateien in Text umwandeln mit Amazon Transcribe

Audio-zu-Text-Umwandlung auf Basis von KI/ML mit Amazon Transcribe(Bild: T. Joos) — Audio-zu-Text-Umwandlung auf Basis von KI/ML mit Amazon Transcribe
(Bild: T. Joos)

Amazon Transcribe hilft dabei, Audiodateien in Text umzuwandeln. Über das kostenlose Kontingent lassen sich in zwölf Monaten 60 Minuten Sprache-zu-Text nutzen. Mit Amazon Transcribe können Entwickler Audiodateien in Echtzeit oder aus der Cloud transkribieren, die Transkriptionen in verschiedenen Sprachen durchführen und spezielle Anforderungen wie die Unterstützung von Fachterminologie und mehrsprachigen Audios berücksichtigen. Ein Vorteil dabei ist die Automatisierung der Transkription: Entwickler müssen keine komplexen Algorithmen und Modelle erstellen, um gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Amazon Transcribe unterstützt mehrere Sprachen, darunter Englisch, Spanisch, Französisch und Deutsch.

Texte mit Amazon Translate übersetzen

Amazon Translate ist ein automatischer Übersetzungsdienst, der es Benutzern ermöglicht, Texte in verschiedenen Sprachen zu übersetzen. Benutzer können bis zu zwei Millionen Zeichen jeden Monat kostenlos übersetzen lassen. Der Dienst nutzt maschinelles Lernen und kann durch die Nutzung der Begriffe und Phrasen, die in dem Dokument vorkommen, die Übersetzungen verbessern.

Einer der Vorteile von Amazon Translate ist die Zeitersparnis und Automatisierung. Es müssen keine komplexen Algorithmen und Modelle erstellt werden, um Texte in verschiedene Sprachen zu übersetzen. Es ist auch möglich, erweiterte Funktionen von Amazon Translate wie Unterstützung von Fachterminologie und mehrsprachigen Texten zu nutzen.

Bild und Videoanalyse mit Amazon Rekognition

Amazon Rekognition bietet Bild- und Videoanalyse. Der Dienst ermöglicht, Gesichter, Objekte und Szenen zu erkennen und zu klassifizieren. Auch hier steht ein kostenloses Kontingent ein Jahr zur Verfügung, um auch große Mengen an Texten und Bildern zu klassifizieren. Mit Amazon Rekognition können Entwickler Bilder und Videos auf Gesichter, Objekte, Szenen und Texten untersuchen, Gesichtserkennung und -vergleich durchführen, emotionale Ausdrücke erkennen und Inhalte auf sensitive Informationen prüfen.

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