Data & AI
Nutze deine Daten und erstelle intelligente Anwendungen
Data Analytics und künstliche Intelligenz – erstelle Apps der nächsten Generation
Die Menge der Daten, die von Systemen, Webseiten oder Geräten generiert werden, ist in den letzten Jahren deutlich gestiegen. Daher werden völlig neue Technologien, Rollen und Strategien benötigt, um diese Daten bestmöglich zu verarbeiten und zu analysieren. Im nächsten Schritt kannst du die Daten für KI- und Machine Learning-Lösungen nutzen, um diese zu trainieren und zu verbessern. Informiere dich auf dieser Seite rund um die verschiedenen Azure-Dienste für Analytics und künstliche Intelligenz.
Analytics im großen Maßstab – hol das Beste aus deinen Daten heraus
Durch die Verknüpfung verteilter Daten aus den verschiedensten Quellen erhältst du wertvolle Insights, die wiederum für Innovationen genutzt werden können. Die Verbindung dieser Daten sind entscheidend, damit du oder auch eine Maschine bzw. künstliche Intelligenz schnelle, präzise, vertrauenswürdige und kontextbezogene Entscheidungen treffen und dabei eine große Zahl von Faktoren, Interessengruppen und Datenquellen berücksichtigen können. Aber wie lässt sich die immer größer werden Zahl von Daten zusammenführen, aufbereiten und analysieren? Auf Microsoft Azure findest du hierfür verschiedene Services, die dich dabei unterstützen.
Azure Analysis Services
Analyse-Engine-as-a-Service – visualisiere und analysiere deine Daten, ohne die Infrastruktur dafür bereitstellen zu müssen.
Azure Data Factory
Vollständig verwalteter, serverloser Datenintegrationsdienst – bringe Daten aus verschiedenen Quellen zusammen, erstelle ETL- und ELT-Prozesse und gewinne wertvolle Insights.
Azure Databricks
Moderne Analytics-Architekturen, Data Science und Machine Learning in einem Dienst – entwickle eigene KI-Lösungen auf Basis von Apache Spark-basierten Analysen.
Azure Data Explorer
Verwalteter Datenanalysedienst für Echtzeitanalysen großer Datenmengen – erstelle wertvolle Analysen aus den Daten deiner Anwendungen, Webseiten oder IoT-Geräte.
Azure HDInsight
Open-Source-Analysen auf Unternehmensniveau – stelle cloudbasierte Hadoop-, Spark-, R Server-, HBase- und Storm-Cluster einfach bereit.
Azure Stream Analytics
Serverlose Echtzeitanalysen von Cloud bis Edge – erstelle mit nur wenigen Klicks eine umfangreiche Streaming-Pipeline, auch komplexe Szenarien.
Azure Synapse Analytics
Unbegrenzter Analysedienst, der Datenintegration, Data Warehousing und Big-Data-Analysen kombiniert – erfasse, untersuche, transformiere und verwalte deine Daten.
Data Lake Analytics
Verteilter Analysedienst zur vereinfachten Analyse von Big Data – entwickle Programme zu einer parallelen Datentransformation und -verarbeitung über Petabytes von Daten und führe diese aus.
Event Hubs
Empfangen von Telemetriedaten von Millionen von Geräten – streame unzählige Ereignisse pro Sekunde aus einer beliebigen Quelle, um dynamische Datenpipelines zu erstellen.
Microsoft Purview
Verwaltung, Schutz und Management für deine Daten – sorge für eine einheitliche Daten-Governance für deinen kompletten Datenbestand.
Künstliche Intelligenz – mehr Möglichkeiten dank Azure AI
KI-Lösungen und -Funktionen zu entwickeln, kann eine große Herausforderung sein. Das gilt insbesondere dann, wenn diese für ein Unternehmen skalierbar sein sollen. Zum einen muss die technologische Umsetzung realisiert werden, zum anderen müssen aber auch Punkte wie Sicherheit und Verantwortung berücksichtig werden. Um deine Anwendungen intelligenter gestalten zu können, stellt dir Microsoft über Microsoft Azure eine Vielzahl von fertigen KI-Features zur Verfügung, die du für deine Anforderungen anpassen kannst. Die KI-Dienste von Microsoft Azure teilen sich in zwei Gruppen: Azure Cognitive Services und Azure Applied AI Services.
Azure Cognitive Services
Die Azure Cognitive Services stellen KI-Funktionen für Developer zur Verfügung und decken eine Vielzahl von Anwendungsfällen ab. Du benötigst nur einen API-Aufruf, um deine Anwendung um intelligente Features zu erweitern. Hierfür stehen dir verschiedene Dienste zur Verfügung, die sich in vier Kategorien aufteilen lassen:
- Spracherkennung: Übertrage gesprochene Sprache in lesbaren, durchsuchbaren Text.
- Text-to-Speech: Verwandle Text in lebensechte Sprache.
- Sprachübersetzung: Integriere Echtzeit-Übersetzungen in deine Apps.
- Sprechererkennung: Identifiziere und überprüfe sprechende Personen mithilfe von Audiodaten.
- Entitätserkennung: Identifiziere häufig verwendete und fachspezifische Begriffe.
- Empfindungsanalyse: Erkenne automatisiert Stimmungen und Meinungen in Texten.
- Beantworten von Fragen: Entwickle eine Konversationsebene mit Fragen und Antworten zu deinen Daten.
- Language Understanding: Erstelle Apps, Bots und IoT-Lösungen, die natürliche Sprache verstehen.
- Übersetzer: Lasse mehr als 100 unterstützte Sprachen und Dialekte erkennen und übersetzen.
- Custom Vision: Passe die Bilderkennung an deine Anforderungen an.
- Gesichtserkennungs-API: Erkenne und identifiziere Personen in Bildern.
- Maschinelles Sehen: Analysiere den Inhalt von Bildern und Videos.
- Anomalieerkennung: Erkenne potenzielle Probleme bereits im Vorfeld.
- Content Moderator: Erkenne potenziell anstößige oder unerwünschte Inhalte.
- Personalisierung: Entwickle umfassende, personalisierte Oberflächen für jeden Benutzenden.
Azure Applied AI Services
Die Azure Applied AI Services helfen dir, deine Geschäftsprozesse zu modernisieren – ohne dass du über Machine Learning-Kenntnisse verfügen musst. Sie kombinieren die Azure Cognitive Services, aufgabenspezifische KI und Geschäftslogik zu sofort einsetzbaren KI-Diensten für häufige Geschäftsprozesse. Du kannst beispielsweise die Dokumentenverarbeitung automatisieren, den Kundenservice verbessern oder Ursachen für Anomalien herausfinden.
- Azure Bot Service: Erstelle Bots und verbinde sie kanalübergreifend.
- Azure-Formularerkennung: Mache aus Dokumenten schnell und kostengünstig nutzbare Daten.
- Azure Cognitive Search: Integriere die KI-gestützte Cloudsuche in deine mobilen Apps und Webseiten.
- Azure Metrics Advisor: Überwache Metriken und diagnostiziere Probleme proaktiv.
- Azure Video Indexer: Extrahiere aussagekräftige Erkenntnisse mithilfe einer Medien-KI ganz einfach aus Audio- und Videodateien.
- Azure Immersive Reader: Unterstütze Benutzende beim Lesen und Verstehen von Texten.
Machine Learning – Lernen durch Training
Was ist Machine Learning (ML)? Grob gesagt, versteht man darunter die Verwendung mathematischer Datenmodelle, die einem Rechner helfen, ohne direkte Anweisungen zu lernen. ML ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI). Dabei werden Algorithmen verwendet, um Muster in Daten zu identifizieren. Mit zunehmender Datenmenge und Erfahrung lassen sich immer genauere Ergebnisse erzielen. Durch die große Anpassungsfähigkeit eignet sich ML für verschiedene Szenarien, beispielsweise um Werte oder Kategorien vorherzusagen, Strukturen zu erkennen oder ungewöhnliche Vorkommnisse zu identifizieren.
Mit den passenden Tools zum eigenen Machine Learning-Modell
Wenn du erfolgreiche Machine Learning-Modelle erstellen willst, sind in den meisten Fällen die folgenden vier Schritte notwendig:
- Schritt 1: Daten erfassen und vorbereiten
- Schritt 2: Modell trainieren (Trainingssatz und Testsatz)
- Schritt 3: Modell validieren
- Schritt 4: Ergebnisse interpretieren
Auf Microsoft Azure findest du den passenden Cloud-Dienst, der dich bei diesen Aufgaben unterstützt: Azure Machine Learning. Dieser ermöglicht es dir, qualitativ hochwertige ML-Modelle schnell und zuverlässig zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Der KI-Dienst nutzt branchenführendes Machine Learning Operations (MLOps), bietet Open-Source-Interoperabilität und jede Menge integrierte Tools. Zusammengefasst bietet dir Azure Machine Learning folgendes:
- Schnelle Modellentwicklung und schnelles Modelltraining auf Basis integrierter Tools und Unterstützung für Open-Source-Framework und -Bibliotheken
- Modellentwicklung für eine verantwortungsvolle KI inklusive integrierter Fairness und Erklärbarkeit
- Schnelle und einfache Bereitstellung, Verwaltung und Freigabe von ML-Modellen für eine arbeitsbereichsübergreifende Zusammenarbeit und MLOps
- Integrierte Governance, Sicherheit und Compliance für die Ausführung von Workloads für maschinelles Lernen überall
Azure Developer Community Hub
Azure für Developer - gehe auf unser GitHub Repository und klick dich unsere umfangreiche Azure-Ressourcensammlung. Hier findest du alles, was das Entwickler*innenherz begehrt, auch zu den Themen KI, Data Science, Analytics und Machine Learning.
Die wichtigsten News der Kalenderwoche 19/2024: SAP in der Microsoft Cloud, GitHub Copilot und mehr
Visual Studio Code: Das ist neu in Version 1.89
Der Countdown läuft: Melde dich jetzt für die Microsoft Build an!
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Cloud Skills Challenge im Mai: Zeige dein GitHub-Wissen
Innovation ohne Grenzen: Deine Ressourcensammlung für das Azure-Universum
Microsoft Discovery Days
Microsoft Tech Brief: Unlock Value From Your Data with Analytics
Microsoft Power Platform - Fabric Analyst in a Day
Microsoft Power Platform - Copilot Studio in a Day
Microsoft Build
Microsoft Power Platform - Fabric Analyst in a Day
Bau dein Wissen aus – passende Ressourcen für jedes Skill-Level
Du willst intelligente Funktionen in deinen Anwendungen nutzen? Du interessierst dich für die Analytics-, KI- und Machine Learning-Dienste von Microsoft Azure? Mit unseren E-Books, Tutorials und vielen weiteren Inhalten kannst du dein Wissen weiter ausbauen!
Was ist Content Safety von Azure AI?
Content Safety von Azure AI erkennt unangemessene benutzergenerierte und KI-generierte Inhalte in Anwendungen und Diensten. So funktioniert dieser Dienst.
AI-Powered Content Safety
Kostenfreies E-Book rund um den Aufbau einer umfassenden Strategie für die Moderation von Content auf Basis von künstlicher Intelligenz.
Vorgestellt Azure Content Safety
Mit hochmodernen KI-Modellen kann dieser Dienst beleidigende, gewalttätige und andere unangemessene Inhalte in Bildern und Texten erkennen und diesen Schweregrade zuweisen.
Aktivieren und Verwenden von pgvector für Azure Cosmos DB for PostgreSQL
In diesem Artikel werden zusätzliche Funktionen vorgestellt, die durch pgvector aktiviert werden. Er behandelt die Konzepte von Vektorähnlichkeit und Einbettungen und bietet Anleitungen zum Aktivieren der Erweiterung.
Optimieren der Leistung bei Verwendung von pgvector mit Azure Database for PostgreSQL – Flexibler Server
In diesem Artikel werden die Einschränkungen und Kompromisse von pgvector untersucht, und es wird gezeigt, wie du mithilfe von Partitionierungs-, Indizierungs- und Sucheinstellungen die Leistung verbessern kannst.
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PostgreSQL-Erweiterungen in Azure Database for PostgreSQL Flexible Server
PostgreSQL bietet die Möglichkeit, die Funktionalität Ihrer Datenbank mithilfe von Erweiterungen zu erweitern. Erfahre, wie das funktioniert.
Public Preview: Data Generator für Azure Event Hubs
Data Generator ist eine neue Funktion bei Azure Event Hubs, mit der Sie Ereignisse senden/anzeigen können, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.
Weiterführende Ressourcen zum Thema Data & AI
Noch mehr zum Thema Datenanalyse und künstliche Intelligenz findest du auf diesen Seiten – klick dich durch jede Menge Blogbeiträge und Artikel, lass dich von den Erfahrungen renommierter Unternehmen inspirieren und hol dir auf Produkt- und Technologieseiten tiefergehende Informationen.
Case Studies
Webseiten
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- Microsoft AI for Business
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- Azure Applied AI Services
- Azure Cognitive Services
- Azure Machine Learning
- AI at Scale
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- Azure Data Factory
- Azure Databricks
- Azure Synapse Analytics
- Data Lake Analytics
- Azure HDInsight
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- Azure Data Lake Storage
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