Hardware & KI #7: Wie Maschinen durch Deep Learning Schönheit erkennen

Hardware & KI #7: Wie Maschinen durch Deep Learning Schönheit erkennen

Bei ihrem KI-Podcast Hardware & KI sprechen Fabian Westerheide und Joel Kaczmarek regelmäßig über Hardwarethemen, Künstliche Intelligenz und Internet of Things (IoT). In der aktuellen Folge sprechen die beiden mit EyeEm-CTO Ramzi Rizk über die technische Entwicklung von einer Foto-Community zu einem ausgewachsenen KI-Unternehmen, wie man ein Deep Learning-System baut und über das Problem des Uncanny Valley.

Kann EyeEm Ästhetik technisch nachbilden?

Als wir uns vor nicht allzu langer Zeit mit Florian Meissner über den Erfolg von EyeEm unterhielten und wie sich das Unternehmen zur besten Fotosuche der Welt mausern will, wurde schnell deutlich, welcher immense technische Aufwand hinter der äußerlichen Community- und Marktplatz-Fassade von EyeEm (Website) steckt. Computergestützte Bilderkennung, personalisiertes Scoring in puncto Schönheit und kommerziellem Wert, automatische Verschlagwortung von Inhalten, Matchmaking zwischen Fotografen und Käufern und ein Suchalgorithmus, der sogar den Platzhirschen Instagram und Google Images das Wasser abgraben soll. EyeEm hat sich in der Tat große Ziele gesetzt, doch die rasant wachsenden Nutzerzahlen (22 Millionen aktive Nutzer im März 2017) sprechen eine eigene Sprache. Und die scheint dem Erfolg des Berliner Startup-Schwergewichts recht zu geben.

Zusammen mit Tech-Investor Fabian Westerheide haben wir uns deshalb mit EyeEm-CTO Ramzi Rizk getroffen, um Einblicke hinter die technischen Kulissen der Foto-App zu gewinnen. Dabei interessierte uns vor allem, wie EyeEm Technologien wie Machine Learning dazu verwendet, Objekte auf Bildern möglichst treffsicher zu identifizieren. Wir gehen in diesem Zusammenhang auch der Frage nach, wie man einer Maschine beibringen kann, derart subjektive Empfindungen wie Schönheit und Ästhetik technisch nachzubilden und soweit messbar zu machen, dass einem Nutzer tatsächlich nur das angezeigt wird, was er mit äußerst hoher Wahrscheinlichkeit auch selbst auswählen würde.

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Die globale Bilderflut rollt auf uns zu

Diese automatisierte Vorsortierung ist eine technische Meisterleistung in Anbetracht der Menge an Bildern, die pro Tag alleine über die großen sozialen Netzwerke ins Netz gestellt werden. Laut einer Studie von Kleiner Perkins (Link) wurden alleine auf Facebook bisher über 250 Milliarden Fotos hochgeladen, was umgerechnet 350 Millionen Fotos täglich entspricht. Tendenz steigend. Und das sind nur die Zahlen für Facebook. Hinzu kommen Instagram, Snapchat, Google+, Twitter, VK, Reddit und so weiter. Zudem steigt die Zahl der Smartphone-Nutzer, während Smartphones selbst immer günstiger und Smartphone-Kameras immer leistungsfähiger werden. Eine beinahe erdrückende Vorstellung, wenn man sich überlegt, dass es bisher kaum möglich ist, Bild-Content sinnvoll such- und findbar zu machen, ohne den mühsamen und zeitintensiven Umweg der händischen Verschlagwortung zu nehmen.

Im Hardware & KI Podcast werden diese Themen rund um die Technologie hinter EyeEm behandelt (Links führen direkt zum Track):

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Dauer: 52 Minuten

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Über Fabian Westerheide: Fabian Westerheide ist ein auf Hardware- und KI-Themen spezialisierter Investor, der mit ASGARD seit 2014 in Themen wie Hardware, künstliche Intelligenz und Internet of Things (IoT) investiert und ein dazu passendes Event namens Rise of AI veranstaltet. In seinem Blog bootstrapping.me schreibt er darüber hinaus über Venture Capital und den Aufbau von Startups..

Über Joel Kaczmarek: Joel Kaczmarek ist Gründer und Chefredakteur von digital kompakt, einem Online-Magazin zur Digitalwirtschaft. Zuvor leitete er vier Jahre die Fachpublikation Gründerszene und verfasste die erste Biografie über die drei Internetunternehmer Alexander, Marc und Oliver Samwer.

Bildnachweis: Lana Petersen


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