Umělou inteligenci dnes využívá 35 % společností a dalších 42 % ji plánuje implementovat v budoucnu. Algoritmus
4 Výhody Pythonu pro práci s umělou inteligencí
Python je jedním z nejpopulárnějších jazykůprogramování ve světě: používá jej 48 % IT specialistů. Na konci roku 2022 se stal lídrem v žebříčku IEEE Spectrum a indexu TIOBE a obsadil druhé místo v průzkumu JetBrains.
Python už druhým rokem vede mezi nejoblíbenějšími jazyky podle indexu TIOBE
Existuje několik funkcí, pro které je Python vybrán specialisty na ML:
1. Jednoduchá syntaxe
Tento princip se odráží ve filozofii jazyka Zen of Python:
- Krásná je lepší než ošklivá.
- Explicitní je lepší než implicitní.
- Jednoduché je lepší než složité.
- Na čitelnosti záleží.
- Pokud je implementace obtížně vysvětlitelná, myšlenka je špatná.
- Pokud je implementace snadno vysvětlitelná, nápad je s největší pravděpodobností dobrý.
Jasná syntaxe jazyka pomáhá rychle testovat hypotézy, vyvíjet programy a ladit je a jednoduchý, čitelný kód usnadňuje rychlé šíření myšlenek a výměnu zkušeností.
2. Hotové knihovny
V jednom z nejoblíbenějších katalogůsoftware napsaný v Pythonu, PyPI má nyní více než 400 projektů. Jsou mezi nimi například takové, které výrazně zjednodušují a urychlují složité výpočty, vývoj ML algoritmů a práci s daty:
Příklady projektů v PyPI
- TensorFlow je otevřená knihovna strojového učení od Googlu, která vám umožňuje vytvářet a trénovat neuronové sítě.
- PyTorch je konkurentem Facebooku TenserFlow. Tato knihovna je pro uživatele snazší díky jejímu snadno použitelnému API.
- Scikit-learn poskytuje funkce, které vám umožňují škálovat a kódovat data pro modely strojového učení a také je vytvářet a vyhodnocovat.
- Pandas pomáhá zpracovávat a analyzovat tabulková data a také je připravovat na další trénování algoritmů.
- NumPy je navržen pro práci s vícerozměrnými poli a maticemi, které jsou široce používány v analýze dat.
- Gensim - knihovna pro nehlídanétématické modelování a analýza podobnosti dokumentů. Je široce používán pro úlohy, jako je sumarizace textu a shlukování dokumentů. Pokud například trénujete AI a používáte funkci most_similar(), můžete najít slova, která jsou podobná vstupu.
3. Víceplatformní
Bude stejný kód napsaný v Pythonufungují stejně dobře na různých operačních systémech. To výrazně urychluje proces vývoje, protože není potřeba vytvářet samostatné verze pro Windows, Linux, macOS a následně každou z nich testovat.
Programátoři, kteří píší AI v Pythonu na různých operačních systémech, mohou také snadno spolupracovat na projektu, což pomáhá snížit náklady na vývoj napříč platformami pro podnikání.
4. Komunita vývojářů
Vývojáři, kteří používají Pythonsjednotit se v komunitách po celém světě, kde si vyměňují znalosti v různých oblastech používání programovacích jazyků, včetně strojového učení. Například MoscowPython pravidelně pořádá setkání, kde programátoři sdílejí své případy a osvědčené postupy.
Co kromě Pythonu potřebujete vědět, abyste mohli implementovat řešení založená na umělé inteligenci?
Na rozdíl od otevřených strojových řešenívýukové a neuronové sítě, jako je ChatGPT a Midjourney, mohou vyvíjet a implementovat technologie umělé inteligence pouze vývojáři s určitým technickým zázemím. Takoví specialisté jsou například vyškoleni v oblasti netologie v kurzu „Data Scientist“. Kromě Pythonu by měli vědět:
- Algebra pro pokročilé.Pomáhá řešení matematických problémůrozvoj algoritmického myšlení - dovednost, která je základem práce každého vývojáře v oblasti strojového učení. Chcete-li vytvořit nástroje AI, musíte se znovu naučit nebo oprášit témata z univerzitního kurzu:
- lineární algebra (pojem skalár, vektor, matice, tenzor a akce na nich);
- matematická analýza (deriváty, vektorový/maticový počet/gradientní algoritmy);
- teorie pravděpodobnosti a statistika (základy statistiky, základy práce s pravděpodobnostmi, náhodné veličiny, Bayesův teorém, rozdělení).
- anglický jazyk.Bez znalosti tohoto cizího jazyka není možné stát se vyhledávaným specialistou v oblasti AI: všechny nové články a vývoj se nejprve objevují v zahraničních zdrojích.
- databáze (DB)které slouží ke skladování a organizacidata, na kterých jsou následně trénovány modely strojového učení a neuronové sítě. Pro správné načítání informací z databáze je také důležité znát základy SQL (Structured Query Language).
Jaké technologie založené na AI může použít jakýkoli podnik?
Většina podnikových řešení je založena naumělá inteligence - interní nákladný vývoj, jehož vytvoření vyžaduje tým IT specialistů a manažerů. Banky například využívají AI v úvěrových produktech pro skóring: díky tomu mohou automaticky rozhodovat o poskytnutí úvěru. Takové nástroje se zavádějí i do výroby, například u BMW se AI používá k vyhodnocování snímků komponent a identifikaci odchylek od normy v nich v reálném čase.
Existují však také technologie, které může využít každý podnik: k tomu si vezme hotové řešení a upraví ho tak, aby vyhovovalo vlastním potřebám.
1. Počítačové vidění
Jedná se o soubor technologií, které umožňujípomáhá neuronovým sítím zpracovávat vizuální informace z kamer. Díky strojovému vidění rozpoznáte čárové kódy, text, obrázky atd. lidí, a také konkrétně jejich obličejů a pohybů. Biometrický systém umožňuje například ověřit vaši totožnost pro přístup do kanceláře nebo při platbě za zboží a služby a v Pyaterochka se používá k „rozpoznání“ stálých zákazníků za účelem automaticky jim nabízet slevy a identifikovat sériové zloděje. Pomocí systému rozpoznávání gest můžete mávnutím ruky požádat o přepnutí hudby nebo změnu hlasitosti skladby. Google jej tedy implementoval do mobilních zařízení a chytrých reproduktorů a Huawei do svého vlajkového smartphonu.
Takové nástroje zvyšují bezpečnost a úroveň služeb, protože člověk nemusí zadávat další údaje pro ověření nebo mačkat tlačítka pro ovládání zařízení.
2. RPA (automatizace podnikových procesů v robotice)
Podle ICT.Moskva, každý druhý zástupce středních podniků a 40 % malých podniků používá programy založené na umělé inteligenci k automatizaci různých úkolů. Například ruská služba Directum RX pomáhá třídit příchozí e-maily a dokumenty podle typu, aby se zkrátila doba jejich zpracování, a další tuzemská RPA Sherpa kontroluje protistrany před uzavřením dohody.
3. Prediktivní modely
Takové nástroje lze použít absolutněrůzné oblasti: od maloobchodu (k predikci prodeje v supermarketech, jak to dělá X5 Retail Group pro každý ze svých 16 000 obchodů) až po logistiku k plánování dodávek. Díky použití takových technologií je možné předvídat poptávku po zdrojích, surovinách, pracovní síle a také vytvářet efektivnější strategie rozvoje podnikání, upravovat marketingové a finanční operace a zlepšovat uživatelskou zkušenost.
4. Generativní modely
Společnosti aktivně implementují algoritmy AI progenerování obrázků, textu a videí do vašich služeb za účelem zlepšení uživatelské zkušenosti. Duolingo tak oznámilo nové funkce v aplikaci založené na GPT-4: v jedné z nich může uživatel procvičovat cizí jazyk v dialogu s postavami služby a v jiné se o své odpovědi dozvědět více v lekci v pořadí například pochopit, proč člověk dělá jednu a tu samou chybu. A v moderních architektonických kancelářích využívají služeb generativního navrhování, které pomáhají optimalizovat řešení, se kterými přišli, například nahrazením sestavy několika dílů ve výkresu stejným dílem s jednou komponentou.
Perspektivy rozvoje AI
Tvrdí to americká výzkumná společnostGartner, téměř všechny rušivé digitální technologie, které mají být uvedeny na trh v příštích 6-8 letech, souvisejí s umělou inteligencí, takže potřeba používat takové technologie poroste. Ve svém výzkumu identifikovala tři hlavní technologické trendy:
1.samoučící se algoritmy,které umožňují použití velkých políúdaje bez jejich předběžné přípravy (tzv. „označení“). Tento přístup je nejrelevantnější pro úlohy související s počítačovým viděním, například když potřebujete ověřit ručně psané podpisy nebo určit vzdálenost k objektu ve videu, a pro úlohy zpracování přirozeného jazyka, ve kterých jsou textové dokumenty poskytovány jako vstup do modelů a pak lze následující věty předvídat pomocí AI nebo automaticky detekovat „toxické“ fráze.
2.Neuromorfní výpočtyumožní přesněji simulovat práci člověkamozku vytvořením více umělých neuronů v jedné síti. Například projekt OpenWorm již vyvinul kopii nervového systému škrkavky Caenorhabditis elegans sestávající z 302 neuronů. To zlepší přesnost produktů AI a optimalizuje jejich výkon.
3.Umělá inteligence zaměřená na člověka(Umělá inteligence zaměřená na člověka, HCAI).Na rozdíl od výše popsaných technologií není cílem tohoto produktu nahradit lidi, ale propojit je pomocí spolupráce s AI v co největším počtu odvětví a aplikací. Globální IT korporace, jako je Google, vyvíjejí AI, která ve výchozím nastavení ponechává prostor pro lidi. Specialisté se díky HCAI budou moci lépe a rychleji rozhodovat a umělá inteligence bude fungovat bezpečněji a efektivněji.
V příštích letech se objem technologií založených nastrojové učení a neuronové sítě porostou exponenciálně. Jestliže v roce 2022 byla velikost globálního trhu odhadována na 136,6 milionu dolarů, pak se do roku 2030 předpokládá růst na 1 811,8 miliardy dolarů Již dnes začínají společnosti, které se nezaměřují na vývoj a implementaci AI, nejen technologicky více zaostávat pokročilé organizace, ale riskují, že jejich zákazníci přejdou ke konkurenci využívající umělou inteligenci: Google například může přijít o kontrakt ve výši 23 miliard USD se společností Samsung, protože společnost Samsung zvažuje nahrazení firemního vyhledávače produktem. od Microsoft Bing, který má integrovaného chatbota. Proto je vhodné, aby si podnik určil, jaké technologie umělé inteligence může implementovat, aby optimalizoval vnitřní procesy a zvýšil svou atraktivitu na trhu.
Přečtěte si více:
Biologové vysvětlují evoluční význam masturbace u primátů
Archeologové studovali staré Římany pohřbené v sádrových „sarkofágech“
Bylo pojmenováno oblíbené sladidlo, které poškozuje lidskou DNA
Titulní foto: Obrázek od pressfoto na Freepiku