Thema heute: Ready-to-use KI-Lösungen
In Kürze: Egal für welchen Anwendungsfall KI eingesetzt werden soll: Es existieren in der Regel bereits einfach zugänglich KI-Lösungen für den geplanten Zweck. Eigenentwicklungen von Grund auf sind meist überflüssig.

Soll KI zum ersten Mal in einem Unternehmen eingesetzt werden, kann die hohe Bandbreite verfügbarer spezialisierter KI-Anwendungen gelegentlich abschreckend wirken. Viele Erstanwender stellen sich die Frage, ob zum Einsatz von KI umfassende Kenntnisse in allen KI-Teilbereichen notwendig sind.

Für all jene gibt es allerdings eine gute Nachricht: Praktisch für jeden KI-Teilbereich und jedes Vorhaben existieren bereits leistungsfähige ready-to-use KI-Lösungen.

Die mit der Umsetzung von KI beauftragte Teams können einfach Zugriff auf solche Lösungen erhalten. Ein Projekt zur Umsetzung von KI muss daher üblicherweise keine KI-Lösung von Grund auf selbst entwickeln. Sollte dies geplant sein, lohnt es sich, dieses Vorhaben zu hinterfragen.

Ready-to-use KI-Lösungen haben oft bereits einen umfassenden Lernprozess hinter sich und können entweder direkt eingesetzt oder mit wenig Aufwand für einen neuen Anwendungsfall optimiert werden. Beispielsweise können Bilderkennungslösungen, die bereits die Erkennung von Autos erlernt haben, mit Hilfe des sogenannten Transfer Learnings mit geringem Aufwand auf ähnliche Anwendungsfälle wie die Erkennung von Lastwagen abgestimmt werden.

In vielen Fällen sind die ready-to-use KI-Lösungen direkt als Open-Source-Lösung oder als unkompliziert konsumierbarer Pay-per-use-Service verfügbar.

Leistungsfähige Programmiersprachen zur schnellen Entwicklung professioneller KI-Lösungen: Weit verbreitete Programmiersprachen zur einfachen Entwicklung von KI-Lösungen sind Python und R. Beide sind unabhängig von bestimmten IT-Plattformen. Ein großer Vorteil dieser Programmiersprachen ist die Möglichkeit, auf unzählige KI-Lösungen zurückzugreifen, die permanent von einer globalen Community weiterentwickelt und werden.

Diese Lösungen reichen von schlichten KI-Modellen bis hin zu anspruchsvollsten Deep Learning-Anwendungen. Bei Bedarf kann eine der KI-Lösungen als sogenannte Programmbibliothek in eine Anwendung eingebunden werden. Dadurch sind die Möglichkeiten der Programmiersprachen äußerst vielseitig; gleichzeitig bleiben Anwendungen effizient und schlank. Ein Beispiel für eine solche sehr leistungsfähige, weit verbreitete Programmbibliothek ist OpenCV. Sie ermöglicht Bilderkennungsanwendungen wie die Erkennung von Gesichtern oder Gesten.

Einfache KI-Entwicklung ohne Programmierkenntnisse: Neben freien Lösungen gibt es zudem viele Anbieter kommerzieller Lösungen zur Entwicklung von KI, die zunehmend auch ohne Programmierkenntnisse intuitiv bedient werden können – ein Beispiel dafür unter vielen ist die Software des Unternehmens Dataiku.

KI als einfach verwendbarer Pay-per-use-Service: Darüber hinaus bieten große Cloud-Anbieter wie Microsoft, Amazon oder Google eine ganze Reihe nützlicher KI-Services auf Pay-per-use-Basis an. Je nach Anwendungsfall kann das eine interessante Alternative sein, weil unter Umständen der Aufwand für die Unterhaltung eines eigenen IT-Systems zum Betrieb einer KI-Lösung komplett entfällt.

Praxistipp:
Erwägen Sie auf das breite Angebot an fertigen ready-to-use KI-Lösungen zurückzugreifen. Mit geringem Aufwand ist es möglich, solche Lösungen schnell und kostengünstig auf Ihren Anwendungsfall anzupassen.

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