Function Calling mit Semantic Kernel

Meiner Meinung nach sollte jedes versendete Email 1 Cent kosten und dafür die absurden Regeln bezüglich Spam fallen. Das haben sich Microsoft und andere Cloud Anbieter auch gedacht. Weil aber die Rechenzentrum leer liefen, hat man sich einen Workload gesucht und in AI gefunden. Sicherheitshalber bei... [Mehr]

SemanticKernel und SEO

Die Plattform Studios bietet ppedv Kunden Video Aufzeichnungen von Events und Webcasts. Da die Zugriffszahlen merklich zurück gegangen sind,,habe ich mich mit der Google Search  Console auf die Suche gemacht. Im Menüpunkt Videoseiten kann man erkennen, wie viiele Videos indiziert sind. Es w... [Mehr]

OCR mit Phi-3 Vision

Für einen Konferenz Vortrag habe ich eine Demo mit ML.NET vorbereitet die Zahlungsdaten einer Rechnung zu erkennen und weiter zu verarbeiten. Das klappt auch per ONNX Model soweit. Das Modell läuft lokal ohne Cloud, ist aber auf meinem Surface nicht besonders Performant. Aber wie so oft ist es die... [Mehr]

Large Language Model Phi-3 und ML.NET

Aktuell über (oder unter)-bieten sich die LLM Anbieter. Jeden Tag ein neues Model. Das schöne daran ist, das diese zu einem Großteil direkt und kostenfrei nutzbar sind. Mein Forschungsschwerpunkt ist AI auf lokaler Hardware. So trifft es sich gut das Microsoft mit Phi-3 ein tiny Large Model liefert.... [Mehr]

Klo oder keins? AI Vision weiß auch das

Der von mir sehr geschätzte René Schulte publizierte vor einer Weile ein Video, in dem e [Mehr]

wird es morgen schön? MLNET kann dir helfen

Machine Learning bedeutet vieles. Oft geht es um die Vorhersage von Werten Anhand von Daten für die der Entwickler die Logik nicht codieren kann, weil er sie nicht kennt oder es einfach zu viel wäre. Wenn man die Funktion betrachtet, kennen wir die Daten und das Ergebnis, aber nicht die Funktion. ... [Mehr]

Win.ML vs ML.NET

Bei meinen Experimenten (auch so ein Machine Learning Terminus) bin ich über customvision.ai und das exportierte ONNX Model gestolpert. Dort wird C# Code generiert der Windows ML nutzt. Etwas was man in UWP Anwendungen nutzen kann. Eingeführt wurde dies 2018 mit dem Ziel Windows Plattform. ML.NET ... [Mehr]

Azure Custom Vision und ONNX

Bei meinem Kreis, Dreieck, Viereck Objekt Problem bin ich über customvision.ai gestolpert. Grundsätzlich ist das ein Azure Cognitive Serivce mit einem freundlichen UI. Die Idee ist, das Modell auf Bild Erkennung zu trainieren und dann als ONNX zu exportieren. Da gibt es eine Reihe von Optionen.... [Mehr]

mit ML .NET Bild Objekte benennen oder erkennen

In früheren Blog Beiträgen habe ich beschrieben wie Bilddaten generiert (Kreis, Dreieck, Viereck) und per Label kategorisiert werden. Je nachdem ob ich eine Bild Klassifizierung oder Bild Erkennung bauen möchte, per Datei Order oder zb VoTT Tagging. Für letzteres habe ich das Microsoft Vott Tool g... [Mehr]

AI Trainingsdaten generieren mit Blazor

Auf meiner Reise durch das AI Universum stellte sich die Frage, welches Problem lösen wir. Da finden sich Taxi Fare und House Prices als Regression Beispiele. Oder Hund und Auto Erkennung in Bildern in der Kategorie Vision.  Also konstruieren wir uns ein Problem. Ein Whiteboard in das der Benu... [Mehr]