Podcast EyeEm: Wie Maschinen Schönheit lernen

EyeEm will zur besten Fotosuchmaschine der Welt werden. Das sind große Ziele, die zudem gigantische Datenmengen und ein ausgeklügeltes Deep Learning-System voraussetzen. Wie man das anstellen will und welche technische Entwicklung hinter EyeEm steckt, erklärt CTO Ramzi Rizk im Interview mit Digital kompakt.
EyeEm: Wie Maschinen Schönheit lernen

Im Rahmen seiner Medienkooperation mit digital kompakt veröffentlicht deutsche-startups.de regelmäßig die Podcasts von digital kompakt. In dieser Folge spricht digital kompakt-Macher Joel Kaczmarek mit Ramzi Rizk, CTO der Foto-Plattform EyeEm, über Künstliche Intelligenz (KI), Deep Learning und welcher technische Aufwand hinter der Community-Fassade des 22 Millionen Nutzer schweren Unternehmens steckt.

Zusammen mit dem Berliner Tech-Investor Fabian Westerheide sprechen Joel Kaczmarek und Ramzi Rizk über technische Umsetzung der maschinell erlernten Fähigkeit, Schönheit und Ästhetik zu erkennen und Objekte auf Bildern möglichst treffsicher zu identifizieren. Denn EyeEm’s Anspruch ist es, seinen Nutzern tatsächlich nur das anzuzeigen, was er mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit auch selbst ausgewählt hätte. Im Hinblick auf die Subjektivität von Bildästhetik und Komposition eines Bildes eine technische Herausforderung erster Güte.

Doch eine solche Art der Bildersuche und der automatisierten Bildauswahl könnte in naher Zukunft unausweichlich sein. Laut einer Studie von Kleiner Perkins wurden allein auf Facebook bisher über 250 Milliarden Bilder hochgeladen, was einer Anzahl von rund 250 Millionen Bilder pro Tag (!) entspricht. Ganz zu schweigen von den übrigen Plattformen wie Instagram, Snapchat, Twitter, VK, Reddit und so weiter. Mit der steigenden Leistungsfähigkeit von Smartphone-Kameras wird diese Tendenz weiter zunehmen, während es indes noch keine sinnvolle Möglichkeit gibt, Bildcontent such- und findbar zu machen, ohne mühsam händisch zu verschlagworten.

Der Podcast in der Übersicht:

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