I dag bruger 35 % af virksomhederne kunstig intelligens, og yderligere 42 % planlægger at implementere det i fremtiden. Algoritme
4 fordele ved Python til AI-arbejde
Python er et af de mest populære sprogprogrammering i verden: det bruges af 48 % af it-specialisterne. I slutningen af 2022 blev han førende i IEEE Spectrum-rangeringen og TIOBE-indekset og tog andenpladsen i JetBrains-undersøgelsen.
Python har toppet de mest populære sprog i TIOBE-indekset for andet år.
Der er flere funktioner, som Python er valgt til af ML-specialister:
1. Simpel syntaks
Dette princip afspejles i filosofien bag sproget "Zen Python":
- Smukt er bedre end grimt.
- Eksplicit er bedre end implicit.
- Simpelt er bedre end komplekst.
- Læsbarhed betyder noget.
- Hvis implementeringen er svær at forklare, er ideen dårlig.
- Hvis implementeringen er let at forklare, er idéen højst sandsynligt god.
Sprogets klare syntaks er med til at teste hypoteser, udvikle programmer og fejlsøge dem hurtigere, og den enkle læsbare kode bidrager til hurtig formidling af ideer og erfaringsudveksling.
2. Klare biblioteker
I et af de mest populære katalogersoftware skrevet i Python, har PyPI nu over 400 projekter. Blandt dem er der for eksempel dem, der markant forenkler og fremskynder komplekse beregninger, udvikling af ML-algoritmer og arbejde med data:
Eksempelprojekter i PyPI
- TensorFlow er et open source maskinlæringsbibliotek fra Google, der giver dig mulighed for at oprette og træne neurale netværk.
- PyTorch er en konkurrent til Facebooks TensorFlow. Dette bibliotek er nemmere for brugerne at bruge på grund af den brugervenlige API.
- Scikit-learn leverer funktionalitet, der giver dig mulighed for at skalere og indkode data til maskinlæringsmodeller, samt bygge og evaluere dem.
- Pandas hjælper med at behandle og analysere tabeldata, samt forberede dem til videre træning af algoritmer.
- NumPy er designet til at arbejde med multidimensionelle arrays og matricer, som er meget brugt i dataanalyse.
- Gensim - bibliotek for ukontrollerettematisk modellering og lighedsanalyse af dokumenter. Det er meget brugt til opgaver som tekstresumé og dokumentklynger. For eksempel, hvis du træner en AI og bruger most_similar()-funktionen, kan du finde ord, der ligner det, du har skrevet.
3. Cross-platform
Den samme kode skrevet i Python vil værefungerer lige godt på forskellige operativsystemer. Dette fremskynder udviklingsprocessen markant, da det ikke er nødvendigt at oprette separate versioner til Windows, Linux, macOS og følgelig senere teste hver af dem.
Også programmører, der skriver AI i Python på forskellige operativsystemer, kan nemt samarbejde om et projekt, hvilket hjælper med at reducere omkostningerne ved udvikling på tværs af platforme for virksomheder.
4. Fællesskab af udviklere
Udviklere, der bruger Pythonforenes i fællesskaber rundt om i verden, hvor de udveksler viden inden for forskellige områder af brugen af et programmeringssprog, herunder maskinlæring. For eksempel afholder MoscowPython regelmæssigt møder, hvor programmører deler deres cases og bedste praksis.
Hvad du behøver at vide udover Python for at implementere AI-baserede løsninger
I modsætning til åbne løsninger baseret på maskinelærings- og neurale netværk, såsom ChatGPT og Midjourney, er det kun udviklere med en vis teknisk baggrund, der kan udvikle og implementere kunstig intelligens-teknologier. Sådanne specialister er for eksempel uddannet i Netologi på Data Scientist-kurset. Ud over Python bør de vide:
- Højere matematik.Løsning af matematiske problemer hjælperudvikling af algoritmisk tænkning - en færdighed, der ligger til grund for enhver udviklers arbejde inden for maskinlæring. For at oprette AI-værktøjer skal du genlære eller friske op på emner fra et universitetskursus:
- lineær algebra (begrebet skalar, vektor, matrix, tensor og handlinger på dem);
- matematisk analyse (derivater, vektor/matrixregning/gradientalgoritmer);
- sandsynlighedsteori og statistik (grundlæggende for statistik, grundlæggende om at arbejde med sandsynligheder, stokastiske variable, Bayes' sætning, fordelinger).
- engelsk sprog.Uden kendskab til dette fremmedsprog er det umuligt at blive en efterspurgt specialist inden for kunstig intelligens: alle nye artikler og udviklinger vises først i udenlandske kilder.
- Databaser (DB)der bruges til at opbevare og organiseredata, som maskinlæringsmodeller og neurale netværk efterfølgende trænes på. For korrekt at hente information fra databasen er det også vigtigt at kende det grundlæggende i SQL (Structured Query Language).
Hvilke AI-baserede teknologier kan enhver virksomhed bruge
De fleste virksomhedsløsninger baseret påkunstig intelligens - interne dyre udviklinger, hvis oprettelse kræver et team af it-specialister og ledere. For eksempel i banker bruges AI i låneprodukter til scoring: Takket være dette er det muligt automatisk at træffe en beslutning om at udstede et lån. Sådanne værktøjer implementeres også i produktionen, for eksempel i BMW bruges AI til at evaluere billeder af komponenter og identificere afvigelser fra standarden i dem i realtid.
Der er dog også teknologier, som enhver virksomhed kan bruge: Til dette tager de en færdiglavet løsning og modificerer den, så den passer til deres egne behov.
1. Computer vision
Dette er et sæt teknologier, der tilladerhjælper neurale netværk med at behandle visuel information fra kameraer. Takket være maskinsyn kan du genkende stregkoder, tekst, billeder mv. mennesker, såvel som specifikt deres ansigter og bevægelser. For eksempel giver et biometrisk system dig mulighed for at bekræfte din identitet for adgang til kontoret eller for at betale for varer og tjenester, og hos Pyaterochka bruges det til at "genkende" faste kunder for at automatisk tilbyde dem rabatter og identificere seriel butikstyve. Ved hjælp af gestusgenkendelsessystemet kan du vifte med hånden for at bede om at skifte musik eller ændre lydstyrken på et nummer. Således har Google implementeret det i mobile enheder og smarthøjttalere, og Huawei har implementeret det i sin flagskibssmartphone.
Sådanne værktøjer øger sikkerheden og serviceniveauet, fordi en person ikke behøver at indtaste yderligere data til verifikation eller trykke på knapper for at styre udstyr.
2. RPA (robotik af forretningsprocesser)
Ifølge IKT.Moskva, hver anden repræsentant for mellemstore virksomheder og 40 % af små virksomheder bruger AI-baserede programmer til at automatisere en række opgaver. For eksempel hjælper den russiske tjeneste Directum RX med at klassificere indgående e-mails og dokumenter efter type for at reducere deres behandlingstid, mens en anden indenlandsk RPA Sherpa tjekker modparter, før de indgår en aftale.
3. Prædiktive modeller
Sådanne værktøjer kan bruges i absolutforskellige områder: fra detailhandel (for at forudsige salg i supermarkeder, som X5 Retail Group gør for hver af sine 16.000 butikker) til logistik til planlægning af leverancer. Takket være brugen af sådanne teknologier er det muligt at forudsige efterspørgslen efter ressourcer, råmaterialer, arbejdskraft, samt skabe mere effektive forretningsudviklingsstrategier, justere marketing og finansielle operationer og forbedre brugeroplevelsen.
4. Generative modeller
Virksomheder implementerer aktivt AI-algoritmer tilgenerere billeder, tekst og videoer i dine tjenester for at forbedre brugeroplevelsen. Således annoncerede Duolingo nye funktioner i applikationen baseret på GPT-4: i en af dem kan brugeren øve et fremmedsprog i dialog med tjenestens karakterer, og i en anden lære mere om hans svar i lektionen for at at forstå, for eksempel, hvorfor en person laver en og samme fejl. Og i moderne arkitektbureauer bruger de tjenester til generativt design, som hjælper med at optimere de løsninger, de er kommet frem til, for eksempel at udskifte en samling af flere dele i en tegning med den samme med én komponent.
Udsigter for udvikling af kunstig intelligens
По мнению американской исследовательской компании Gartner, практически все прорывные цифровые технологии, которые планируют выпустить в ближайшие 6-8 лет, связаны с искусственным интеллектом, поэтому необходимость использования таких технологий будет возрастать. В своем исследовании она обозначила три главных технологических тренда:
1. Самообучающиеся алгоритмы, der giver dig mulighed for at bruge store arraysdata uden deres foreløbige forberedelse (den såkaldte "markup"). Denne tilgang er mest relevant for opgaver relateret til computersyn, for eksempel når du skal verificere håndsignaturer eller bestemme afstanden til et objekt på en video, og naturlige sprogbehandlingsopgaver, hvor tekstdokumenter føres til modellerne som input og så kan de følgende sætninger forudsiges ved hjælp af AI eller automatisk detektere "giftige" sætninger.
2.Нейроморфные вычисления позволят точнее моделировать работу человеческого мозга с помощью создания большего числа искусственных нейронов в одной сети. Например, уже сейчас в рамках проекта OpenWorm разработали копию нервной системы круглого червя Caenorhabditis elegans, состоящей из 302 нейронов. Благодаря этому можно будет повысить точность продуктов на базе ИИ и оптимизировать их производительность.
3.Человекоориентированный искусственный интеллект (Menneskecentreret AI, HCAI).I modsætning til de teknologier, der er beskrevet ovenfor, er målet med dette produkt ikke at erstatte mennesker, men at gøre dem venner med AI i det maksimale antal industrier og applikationer gennem samarbejde. Globale it-selskaber som Google udvikler kunstig intelligens, som som standard efterlader en plads til en person. Takket være HCAI vil specialister være i stand til at træffe bedre og hurtigere beslutninger, og kunstig intelligens vil arbejde sikrere og mere effektivt.
I de kommende år, mængden af teknologier baseret påmaskinlæring og neurale netværk vil formere sig. Hvis størrelsen af det globale marked i 2022 blev anslået til 136,6 millioner dollars, forventes det at vokse til 1,811,8 milliarder dollar i 2030. Allerede i dag begynder virksomheder, der ikke fokuserer på udvikling og implementering af AI, ikke kun at sakke bagud flere teknologiske organisationer, men og risikerer, at deres kunder rejser til AI-drevne konkurrenter: Google kan for eksempel miste en kontrakt på 23 milliarder dollar med Samsung, da sidstnævnte overvejer at erstatte selskabets søgemaskine med Microsofts Bing-produkt, som integrerer en chatbot. Derfor er det ønskeligt for en virksomhed at bestemme, hvilke kunstig intelligens-teknologier den kan implementere for at optimere interne processer og øge sin attraktivitet på markedet.
Læs mere:
Biologer forklarer den evolutionære betydning af onani hos primater
Arkæologer har studeret de gamle romere begravet i gips "sarkofager"
Udnævnt til et populært sødemiddel, der skader menneskets DNA
Forsidefoto: Billede af pressefoto på Freepik