Künstliche Intelligenz: eine subjektive Bestandsaufnahme
Künstliche Intelligenz hat das Labor verlassen und ist in der Realität eines jeden von uns angekommen. Aber haben wir noch Einfluss auf das, was da passiert?
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Sowohl das Training als auch der produktive Einsatz großer ML-Modelle kann sehr rechenintensiv sein. Es liegt nahe, diese Aufgaben in die Cloud zu verlagern.
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Die Azure-Cloud bietet eine Reihe von ML-optimierten Ressourcen. Sowohl für das Training von Modellen als auch deren produktiven Einsatz.
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Machine Learning Modelle werden trainiert und im Anschluss zur Abfrage bereitgestellt. Die Google Cloud bietet für beide Szenarien umfangreiche Optionen.
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