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Maschinelles Lernen

IBMs Machine-Learning-System Watson kann nun jeder nutzen

Jane Elizabeth

© Shutterstock / agsandrew

IBM ist nicht zufrieden damit Menschen in Quizshows zu übertreffen und treibt sein Watson Machine Learning Service weiter voran. Nach einer einjährigen Betaphase steht der Service jetzt jedem zur Verfügung. IBM verspricht, dass sein Service sowohl Data Scientists als auch Entwickler glücklich macht.

Machine Learning ist zurzeit in aller Munde. Nicht nur, wenn es dir den nächsten Film auf Netflix vorschlägt, sondern auch, wenn es Menschen bei der Quizsho Jeopardy übertrifft. Daran interessiert, dein eigenes kleines Neurales Netzwerk zu trainieren? IBM hat seinen Watson Machine Learning (WML) Service aus der Betaphase geholt und für die Öffentlichkeit geöffnet. Man muss zwar einen Account auf der Bluemix-Plattform haben oder einrichten, aber es gibt eine kostenlose 30-Tage-Testphase.

Was ist Watson Machine Learning?

Grundsätzlich ist WML das Machine-Learning-System, das auf IBMs Bluemix-Plattform läuft. Es bietet zwei Funktionen für das Maschinelle Lernen: Training und Scoring. Training bedeutet, dass man WML dazu nutzen kann, Algorithmen so zu verfeinern, dass sie aus Daten lernen können. Das Ergebnis dieses Prozesses sind die so genannten Modelle. Und Scoring ist die Vorhersage von Ergebnissen basierend auf den trainierten Modellen.

WML ist für zwei verschiedenen aber sich ergänzenden Gruppen gebaut: Data Scientists und Entwickler. Forscher können Machine-Learning-Pipelines erstellen, die Datentransformation und Machine-Learning-Algorithmen nutzen. Entwickler wollen natürlich vor allem smarte Anwendungen  entwickeln, die Vorhersagen nutzen, die auf Machine-Learning-Algorithmen basieren.

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IBM gibt dabei recht offen zu, dass es bereits viele Open-Source-Projekte für das Trainieren von Machine-Learning-Algorithmen gibt. „Data Scientists können bereits eine große Anzahl von qualitativ hochwertigen Tool nutzen, um Trainings durchzuführen“, sagt Armand Ruiz, Lead Product Manager IBM Data Science Experience und Watson ML. „Die wahre Herausforderung für Data Scientists ist aber, diese Modelle zu operationalisieren.“ Laut Ruiz sei WML darauf ausgerichtet, Fragen zu adressiere wie das Deployment, die Operationalisierung und wie man geschäftlichen Nutzen aus Machine-Learning-Algorithmen generieren kann.

Wer direkt mit Watson starten möchte, findet hier ein How To.

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Jane Elizabeth ist eine Redaktionsassistentin für JAXenter.com
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