Effizientere Nutzung von Beispielbildern in der Medienklassifikation reduziert den Datenbedarf, beschleunigt die Markteinführung und treibt den KI-Einsatz in Unternehmen voran.
Künstliche Intelligenz (KI) verändert Unternehmen grundlegend. Dennoch bestehen weiterhin Herausforderungen in Bereichen wie Einführung, Skalierbarkeit und Vorhersagbarkeit. In der Klassifikation digitaler Medien ist die Verbesserung der Sample-Effizienz entscheidend, um Produktionsreife mit weniger gelabelten Beispielen und geringeren Rechenkosten zu erreichen. Aktuelle Fortschritte in sogenannten Compound-AI-Systemen eröffnen neue Möglichkeiten für effizientere Klassifikations-Workflows, reduzieren die Datenabhängigkeit und verkürzen die Time-to-Market.
Wir beobachten einen grundlegenden Wandel hin zur evaluationsgetriebenen Entwicklung. Unternehmen setzen zunehmend auf Compound-AI-Architekturen. Sie entwickeln und implementieren Systeme, die generative und diskriminative Methoden kombinieren. Dadurch maximieren sie die Sample-Effizienz. Organisationen können mit innovativen Ansätzen wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), In-Context Learning und iterativer Evaluationsschleifen hohe Genauigkeit mit minimal gelabelten Daten erzielen – mit deutlich reduziertem Aufwand bei Kosten, Zeit und Ressourcen für die Bildklassifikation.
Innerhalb von vier Wochen haben wir ein KI-basiertes System zur Bildklassifikation entwickelt. Dabei haben wir uns vor allem auf die NIM-Inferenz-Mikroservices von NVIDIA und unsere langjährige Technologie- und Beratungsexpertise für Fortune-1000-Unternehmen aus Medien, Unterhaltung, Einzelhandel und Konsumgüter gestützt. Das System liefert in deutlich kürzerer Zeit als herkömmliche Verfahren überzeugende Ergebnisse. Es erreichte einen F1-Score von 0,82 – vergleichbar mit klassischen Deep-Learning-Ansätzen – und das ganz ohne Modelltraining und mit lediglich 42 gelabelten Gegenbeispielen zur Optimierung.
Unser Applied-AI-Team hat dieses innovative technische Framework und die Systemintegration für ein führendes Unternehmen im Bereich Konsumgüter (CPG) entwickelt, um folgende Ziele zu erreichen:
durch den Einsatz vortrainierter multimodaler KI-Modelle auf NVIDIAs NIM-Plattform entfällt das kostenintensive Modell-Retraining.
zur Verbesserung der Genauigkeit bei minimalem Einsatz gelabelter Daten.
für eine flexible Integration in sich weiterentwickelnde Unternehmensworkflows.
Über die Bildklassifikation hinaus lässt sich dieser Ansatz auf weitere Anwendungsfälle übertragen – zum Beispiel visuelle Empfehlungssysteme, die Prüfung auf Inhaltskonformität, zielgerichtete Werbung oder generatives Design. Generative Compound-KI-Systeme bieten skalierbare und risikoarme Alternativen zu herkömmlichen Deep-Learning-Methoden – und ebnen damit den Weg für eine schnellere, intelligentere und kosteneffizientere KI-Einführung.
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