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IBM bietet kostenlose Modelle und Datensätze für KIs an

Der von IBM gebaute Supercomputer Summit gilt als intelligentester und leistungsfähigster KI-Computer der Welt (Bild: ORNL)

Während IBM mit hybriden Clouds auf dem Markt bestehen will, zeigt das Unternehmen, dass es auch die IT-Forschung ernst nimmt. Neben Quantencomputing arbeitet „Big Blue” auch im Bereich KI und hat kürzlich kuratierte Datensätze für genau dieses Feld entwickelt.

Auch wenn uns zahlreiche Unternehmen KI als bereits fertig und jedes Problem lösend anpreisen möchten, befindet sich das Thema Machine und Deep Learning immer noch in den Kinderschuhen oder maximal in der Pubertät. Um der Technologie weiter auf die Sprünge zu helfen, hat IBM am hauseigenen Center for Open-Source Data and AI Technologies (CODAIT) ein Repository bereitgestellt, das es Developern einfacher machen soll, entsprechende Systeme zu entwickeln.

Kostenlose Modelle und Datensätze für KI

Das „Model Assets Exchange” (MAX) genannte Open-Source-Repository stellt dabei eine Reihe von KI-Modellen zur Verfügung, die „Data Assets Exchange” (DAX) dagegen die passenden Datensätze. Damit sollen auch Nicht-Experten KI-Anwendungen entwickeln können, wie IBM in einem Tutorial für Anfänger zeigt. Beide Exchanges enthalten dabei Assets, die sowohl für Hobby-Entwickler, wie auch für Enterprises relevant sind.

Die Modelle für die künstlichen Intelligenzen können auf die eigenen Bedürfnisse hin angepasst und frei genutzt werden, während es die Datensätze erlauben, bereits entwickelte, eigene KI mit Informationen zu füttern. Im Grunde ist das Machine Learning und solche Datensätze in Zeiten von Big Data und Metadaten an nahezu jedem Endpunkt auch nicht unbedingt rar gesät. Laut IBM macht aber hier die Kuratierung den entscheidenden Unterschied, denn mit sorgfältig gepflegten Daten lassen sich KIs schneller und besser trainieren.

Datenqualität als entscheidender Faktor

Auf Nachfrage von The Next Web hin spricht Fred Reiss, Chief Architect am CODAIT davon, dass die meisten verfügbaren Datensätze nur rudimentär geprüft werden. „Wir selbst waren frustriert über diesen Mangel an Überprüfungen, als wir Modelle für den Model Asset Exchange – die DAX-Schwesterseite auf developer.ibm.com – mit modernsten Deep-Learning-Modellen trainierten. Zum Beispiel mussten wir viel Aufwand betreiben, einen brauchbaren Datensatz zu erhalten, um unser Named Entity Tagger-Modell zu trainieren“, so Reiss.

In Zukunft soll es auch möglich sein, eigene Datensätze in DAX zu importieren, und IBM selbst hat etwa drei in petto und wertet weitere in Peer-Reviews für die spätere Integration aus. weitere Informationen zu den Datensätzen erhaltet ihr hier.

via thenextweb.com

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