KI + Machine-Learning¶
Azure Bot Services: Erstellen von Bots für z.B. Q&A aber auch gebrandete virtuelle Assistenten. Integriert sich mit den Azure Cognitive Services.
Azure Cognitive Search: Search-as-a-Service für mobile Apps und Webapplikationen unter Verwendung von KI. Automatische Vervollständigung, Geosuche, Filtern und Faceting, optische Zeichenerkennung, Schlüsselbegrifferkennung, Erkennung benannter Entitäten, semantische Suche mit Deep-Learning-Modellen um die relevanten Resultate zu finden.
Azure Machine Learning: End-to-End MLOps für die schnelle Erstellung von Modellen und deren Bereitstellung in der Produktion. Unterstützt Experten mit Jupyter Notebooks und den bekannten Frameworks wie PyTorch, Tensorflow, scikit-learn, Kubeflow und R, aber auch Laien mit dem Drag-n-Drop Designer und automatisiertem ML.
Azure Open Datasets: Kuratierte Sammlung von öffentlich zugänglichen Daten, wie z.B. Wetter, Satellitenbilder, sozioökonomische Daten, Sicherheit in Städten, Feiertage, etc.
Azure Cognitive Services: Sammlung von KI- und kognitiven APIS. Umfasst:
Entscheidung:
Anomalieerkennung: Automatische Auswahl von Modellen zur Problemerkennung in Zeitreihendaten. Kann in der Cloud und in Containern auf Edge-Geräten betrieben werden.
Content Moderator: Bild-, Text- und Videomoderation basierend auf Machine-Learning. Bietet auch Tools für die Überprüfung durch Personen.
Metrics Advisor (Vorschau): Überwachung von Zeitreihendaten aus Geschäfts-, Maschinen- und IoT-Daten unter Verwendung der Anomalieerkennung. Bietet Alarmierung, Simulation von Szenarien, Root-Cause-Analyse und Diagnose.
Personalisierung: Priorisierung von Inhalten, Anpassung von Layouts etc. Die Modelle werden erst im Ausbildungsmodus trainiert und erst bei Erreichen der Qualitätsziele aktiv geschalten. Tools zur Überwachung und Anpassung der Lernschleife. Keine ML-Kenntnisse notwendig.
Sprache:
Language Understanding: Zur Entwicklung von Anwendungen, welche natürliche Sprache verstehen. So können Absichten von Benutzern und Schlüsselinformationen extrahiert werden. Keine ML-Kenntnisse notwendig.
Plastischer Reader: Leseunterstützung für Altersstufen und Lesekompetenzen der Benutzer durch lautes Vorlesen, Sprachübersetzung, Aufmerksamkeitsfokussierung, Hervorhebung etc.
QnA Maker: Erlaubt das Erstellen von Frage-Antwort-Anwendungen im Konversationsstil aufgrund vorhandener Daten wie FAQs, Anleitungen, Dokumentationen etc. Lernt vom Verhalten der Benutzer mit.
Textanalysen: Extraktion von Entitäten und Schlüsselbegriffen, Analyse von Standpunkten, Erkennung der Sprache. Kann in der Cloud oder in Containern auf Edge-Geräten betrieben werden.
Übersetzer: Echtzeit- oder Batch-Übersetzung von mehr als 90 Sprachen und Dialekten. Anpassbar für domänenspezifische Terminologie.
Spracheingabe:
Spracherkennung: Speech-to-Text in mehr als 85 Sprachen und Dialekten. Kann auf domänenspezifische Terminologie angepasst werden. Kann in der Cloud oder in Containern auf Edge-Geräten betrieben werden.
Text-to-Speech: Sprachausgabe in 60 Sprachen und Dialekten mit 215 Stimmen. Stimmlage und Sprechstil können der Situation angepasst werden.
Sprachübersetzung: Echtzeitübersetzung von Text und gesprochener Sprache in 30 Sprachen. Kann an spezifische Terminologie angepasst werden. Textausgabe ist normalisiert, d.h. gesprochene Füllwörter wie “ähm” und Räuspern werden entfernt. Ebenso können Fluch- und Schimpfwörter entfernt oder ersetzt werden.
Sprechererkennung (Vorschau): Identifizierung und Überprüfung des Sprechers anhand der Stimme.
Bildanalysen:
Custom Vision: Ki-gestütztes maschinelles Sehen für spezifische Szenarien. Kann z.B. im Einzelhandel, Maschinenproduktion, Bergbau etc. eingesetzt werden. Kann ohne ML-Kenntnisse genutzt werden. Kann in der Cloud oder in Containern auf Edge-Geräten betrieben werden.
Formularerkennung: Text- und Strukturextraktion aus Dokumenten. Kann Schlüssel-Wert-Paare, Tabellen und Strukturen präzise erkennen. Ohne ML-Kenntnisse nutzbar. Kann in der Cloud bis zu hin zu Containern auf Edge-Geräten eingesetzt werden.
Gesichtserkennung: Erkennung von Gesichtern aufgrund verschiedener Merkmale. Kann von der Cloud bis zur Edge in Containern betrieben werden.
Maschinelles Sehen: Textextraktion (OCR), Bildanalyse, räumliche Analyse (Anzahl Personen, deren Abstand, Gesichtsmasken, etc.). Kann von der Cloud bis zur Edge in Containern betrieben werden.
Videoindizierung: Extraktion von Metadaten wie gesprochene Worte, Texte, Gesichter, Sprecher, Prominente Personen, Emotionen, Themen, Marken oder Szenen aus Video und Audiodaten.
Websuche:
Bing Websuche: API für die Bing-Suche für Webseiten, News, Bilder, etc. Kann auf Bedürfnisse angepasst werden. Mit Vorschlägen und Rechtschreibekorrektur. Wird neu als reguläres Produkt und nicht mehr unter Azure Cognitive Services angeboten.
Virtuelle Data-Science Computer: Vorkonfigurierte VMs für Data-Science.
Microsoft Genomics: Cloud-basierte Genomsequenzierung mit dem Burrows-Wheeler Aligner und dem Genome Analysis Toolkit. ISO-Zertifiziert und durch HIPAA BAA abgesichert und erlaubt das Einhalten branchenspezifischer Compliance Standards.
Project Bonsai (Vorschau): Low-Code Entwicklungsplattform für industrielle KI-Anwendungen ohne Data-Science.
Health Bot: Verwalteter Dienst für digitale Assistenten im Gesundheitsbereich, z.B. für Triageprotokolle.