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Künstliche Intelligenz - App Entwicklung mit KI

Künstliche Intelligenz - App Entwicklung mit KI

Künstliche Intelligenz (KI) mit IBM Watson Services für Core ML

IBM hat die "IBM Cloud Developer Console for Apple" bereitgestellt, die es Apples Machine Learning Framework "Core ML" ermöglicht, mit der künstlichen Intelligenz "IBM Watson" zu kommunizieren.
 
Für das Grundverständnis: Core ML ist ein Framework für maschinelles Lernen unter Apples Betriebssystemen (iOS, macOS, watchOS und tvOS) und dient dazu, sog. Models in App-Projekten verwenden zu können. Stark vereinfacht gesagt, stellen diese Modelle die künstliche Intelligenz dar. Es gibt die Möglichkeit auf bereits fertig trainierte Models zurückzugreifen, die beispielsweise Inhalte auf Bildern erkennen, oder sogar eigene Modelle zu erzeugen und zu trainieren. Je mehr Input die künstliche Intelligenz erhält, desto besser fallen die Ergebnisse aus. Wir beraten Sie gerne, welche Möglichkeiten Sie bei der Umsetzung Ihrer eigenen künstlichen Intelligenz in Ihrer App-Entwicklung haben.
 
 
 

Machine Learning (ML) und Artificial Intelligence (AI) mit Core ML

Core ML ist ein neues Framework von Apple, mit dem Sie trainierte maschinelle Lernmodelle einfach in Ihre App einbauen können. Dieses Framework wurde ressourceneffizient und hardwarenah entwickelt, um so eine bessere Performance zu erreichen und schnellere Ergebnisse zu liefern.
 
Ein Beispiel für die Verwendung ist die Gesichtskennung in der Kamera. Hierfür wurden Fotos von Gesichtern analysiert und ein Muster entwickelt. Dieses Muster wird in Core ML Modellen gespeichert. Dieser Vorgang nennt sich maschinelles Lernen, bei dem aus dem Vergleichen von Daten, Muster erkannt werden.
 
Ebenfalls ist es möglich, durch diese Analyse Lebensmittel zu erkennen. Food101 ist ein solches Modell. Je mehr Bilder dem Modell beigebracht werden, desto mehr und besser kann das jeweilige Gericht erkannt werden. Ein Gericht das jedoch noch nie verwertet wurde, kann auch nicht erkannt werden. Im Prinzip vergleichbar mit einem kleinen Kind. Wenn es ein neues Tier sieht, kann es das Tier nicht erkennen. Es ist nur möglich es zu vermuten. 
 
 
 

Was ist das Besondere an deep learning mit Core ML?

Das Framework ist in iOS, macOS, watchOS und tvOS integriert und verwendet keine externe API. Dadurch können die Daten auf dem Gerät verbleiben und werden auch dort direkt ausgewertet. Dadurch bleibt es zum einen performanter, als wenn zusätzlich Daten erst zu einem Server geschickt werden müssen, zum anderen erhöht es den Datenschutz und die Datensicherheit. Ein weiterer Vorteil der sich daraus ergibt, es besteht vollständige Offline-Funktionalität.
 
Beispiele für bereits fertige Core ML Modelle sind hier zu finden https://coreml.store/.
 
 
 

Erzeugen von eigenen KI Modellen mit coremltools

Coremltools ist ein Python-Package für die Konvertierung und Validierung von Core ML Modellen. Die Konvertierungen zu Core ML Modellen ist möglich mit Modellen von Scikit Learn, LIBSVM, Caffe, Keras and XGBoosten.
 
Das Problem: Core ML verwendet nur trainierte Modelle, kann diese aber nicht selbständig verbessern. 
 
 
 

Der Hintergrund von "IBM Watson"

"Watson" ist eine Software von IBM, welche nach dem ersten Präsidenten von IBM benannt wurde. Es ist eine künstliche Intelligenz, welche entwickelt wurde, um Fragen zu beantworten, die in natürlicher Sprache gestellt werden konnten. 
 
Ein beeindruckendes Beispiel der Skills von "Watson" ist "Jeopardy". In dieser Folge: https://www.youtube.com/watch?v=WFR3lOm_xhE ist "Watson" gegen zwei vorherige Gewinner angetreten und hat gewonnen. 
 
Ebenfalls ist der Trailer zum Film "Morgan" (https://www.youtube.com/watch?v=gJEzuYynaiw) ein herausragendes Beispiel. Dieser wurde erstellt, indem die spannendsten Momente des Films ausgewertet wurden. Hierdurch ist ein packender Trailer entstanden, der jedoch nicht die halbe Handlung des Films bereits vorab verrät. 
 
"Watson" ist ein gutes Beispiel dafür, wie weit die künstliche Intelligenz bereits fortgeschritten ist. Allerdings auch sehr ressourcenhungrig, benötigt "Watson" 90 IBM Power 750 Server im Wert von $3M.  
 
 
 

"IBM Watson" verbessert Core ML Modelle

Über die "IBM Watson Services for Core ML" erhält Watson ein Feedback über das Verhalten des Core ML Modells. Dies wird genutzt, um Watson zu verbessern. Watson selbst übernimmt die Rechenarbeit zur Entwicklung der Modelle für Core ML, sodass bessere und erweiterte Modelle entstehen. Diese Modelle werden dann an die App mit Core ML, zurückgegeben.
 
Hierdurch wird das jeweilige Modell für die App stetig verbessert und die App kann ein besseres Ergebnis liefern. Die künstliche Intelligenz lernt also dazu. Das Framework benötigt dadurch aber keinen dauerhaften Internetzugang, lediglich für das Herunterladen des Modells. Core ML selbst arbeitet auch weiterhin ohne Internet.
 
 
 

KI kann dabei Helfen, Arbeit zu vereinfachen

"Coca-Cola" testet bereits, wie hier: http://fortune.com/2018/03/20/apple-ibm-artificial-intelligence/ berichtet wird. Dadurch soll es bei Getränkeautomaten ermöglicht werden, dem Techniker schneller die möglichen Probleme vorab zu liefern und neue Probleme in das Modell einzubinden. Das vereinfacht und beschleunigt den Reparatur-Prozess.
 
Wenn Sie Ihre App Idee ebenfalls mit Hilfe von künstlicher Intelligenz besser machen möchten, sprechen Sie uns an. Unsere App-Entwickler Agentur ist bereits schon heute ihr starker Partner, wenn es darum geht smarte Lösungen für die Welt von morgen zu entwickeln.
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