Heute nutzen 35 % der Unternehmen künstliche Intelligenz und weitere 42 % planen, sie in Zukunft einzusetzen. Algorithmus
4 Vorteile von Python für die KI-Arbeit
Python ist eine der beliebtesten SprachenProgrammieren weltweit: 48 % der IT-Spezialisten nutzen es. Ende 2022 wurde er Spitzenreiter im IEEE Spectrum Ranking und im TIOBE Index und belegte den zweiten Platz in der JetBrains-Umfrage.
Python steht im zweiten Jahr an der Spitze der beliebtesten Sprachen im TIOBE-Index.
Es gibt mehrere Funktionen, für die Python von ML-Spezialisten ausgewählt wird:
1. Einfache Syntax
Dieses Prinzip spiegelt sich in der Philosophie der Sprache „Zen Python“ wider:
- Schön ist besser als hässlich.
- Explizit ist besser als implizit.
- Einfach ist besser als komplex.
- Lesbarkeit ist wichtig.
- Wenn die Umsetzung schwer zu erklären ist, ist die Idee schlecht.
- Wenn die Umsetzung leicht zu erklären ist, ist die Idee höchstwahrscheinlich eine gute.
Die klare Syntax der Sprache hilft, Hypothesen zu testen, Programme zu entwickeln und schneller zu debuggen, und der einfach lesbare Code trägt zur schnellen Verbreitung von Ideen und zum Erfahrungsaustausch bei.
2. Bereite Bibliotheken vor
In einem der beliebtesten KatalogeAls in Python geschriebene Software verfügt PyPI mittlerweile über 400 Projekte. Darunter sind beispielsweise solche, die komplexe Berechnungen, die Entwicklung von ML-Algorithmen und die Arbeit mit Daten deutlich vereinfachen und beschleunigen:
Beispielprojekte in PyPI
- TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen von Google, mit der Sie neuronale Netze erstellen und trainieren können.
- PyTorch ist ein Konkurrent von Facebooks TensorFlow. Aufgrund der benutzerfreundlichen API ist diese Bibliothek für Benutzer einfacher zu verwenden.
- Scikit-learn bietet Funktionen, mit denen Sie Daten für Modelle für maschinelles Lernen skalieren und kodieren sowie diese erstellen und auswerten können.
- Pandas hilft bei der Verarbeitung und Analyse tabellarischer Daten sowie bei der Vorbereitung für das weitere Training von Algorithmen.
- NumPy ist für die Arbeit mit mehrdimensionalen Arrays und Matrizen konzipiert, die häufig in der Datenanalyse verwendet werden.
- Gensim – Bibliothek für UnkontrollierteThematische Modellierung und Ähnlichkeitsanalyse von Dokumenten. Es wird häufig für Aufgaben wie Textzusammenfassung und Dokumentenclusterung verwendet. Wenn Sie beispielsweise eine KI trainieren und die Funktion most_similar() verwenden, können Sie Wörter finden, die Ihrer Eingabe ähneln.
3. Plattformübergreifend
Derselbe in Python geschriebene Code wird seinfunktionieren auf verschiedenen Betriebssystemen gleich gut. Dies beschleunigt den Entwicklungsprozess erheblich, da keine separaten Versionen für Windows, Linux, macOS erstellt und dementsprechend später jeweils getestet werden müssen.
Außerdem können Programmierer, die KI in Python auf verschiedenen Betriebssystemen schreiben, problemlos an einem Projekt zusammenarbeiten, was dazu beiträgt, die Kosten der plattformübergreifenden Entwicklung für Unternehmen zu senken.
4. Entwicklergemeinschaft
Entwickler, die Python verwendenschließen sich in Communities auf der ganzen Welt zusammen, wo sie Wissen in verschiedenen Bereichen der Verwendung einer Programmiersprache, einschließlich maschinellem Lernen, austauschen. Beispielsweise veranstaltet MoscowPython regelmäßig Treffen, bei denen Programmierer ihre Fälle und Best Practices austauschen.
Was Sie neben Python noch wissen müssen, um KI-basierte Lösungen umzusetzen
Im Gegensatz zu offenen, maschinellen LösungenLernende und neuronale Netze wie ChatGPT und Midjourney können nur Entwickler mit einem bestimmten technischen Hintergrund entwickeln und implementieren. Solche Spezialisten werden beispielsweise im Rahmen des Data Scientist-Studiengangs in Netology ausgebildet. Zusätzlich zu Python sollten sie Folgendes wissen:
- Höhere Mathematik.Das Lösen mathematischer Probleme hilftEntwicklung des algorithmischen Denkens – eine Fähigkeit, die der Arbeit jedes Entwicklers im Bereich des maschinellen Lernens zugrunde liegt. Um KI-Tools zu erstellen, müssen Sie Themen aus einem Universitätskurs neu erlernen oder auffrischen:
- lineare Algebra (das Konzept von Skalar, Vektor, Matrix, Tensor und Aktionen darauf);
- mathematische Analyse (Ableitungen, Vektor-/Matrixrechnung/Gradientenalgorithmen);
- Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik (Grundlagen der Statistik, Grundlagen der Arbeit mit Wahrscheinlichkeiten, Zufallsvariablen, Satz von Bayes, Verteilungen).
- Englische Sprache.Ohne Kenntnisse dieser Fremdsprache ist es unmöglich, ein gefragter Spezialist auf dem Gebiet der KI zu werden: Alle neuen Artikel und Entwicklungen erscheinen zunächst in ausländischen Quellen.
- Datenbanken (DB)die zum Aufbewahren und Organisieren dienenDaten, auf denen anschließend maschinelle Lernmodelle und neuronale Netze trainiert werden. Um Informationen korrekt aus der Datenbank abzurufen, ist es außerdem wichtig, die Grundlagen von SQL (Structured Query Language) zu kennen.
Welche KI-basierten Technologien kann jedes Unternehmen nutzen?
Die meisten Unternehmenslösungen basieren aufKünstliche Intelligenz – interne teure Entwicklungen, deren Erstellung ein Team von IT-Spezialisten und Managern erfordert. Beispielsweise wird in Banken bei Kreditprodukten KI zum Scoring eingesetzt: Dadurch ist es möglich, automatisch eine Entscheidung über die Kreditvergabe zu treffen. Solche Tools kommen auch in der Produktion zum Einsatz, etwa bei BMW wird KI eingesetzt, um Bilder von Bauteilen auszuwerten und in Echtzeit Abweichungen vom Standard darin zu erkennen.
Es gibt jedoch auch Technologien, die jedes Unternehmen nutzen kann: Dabei nimmt es eine vorgefertigte Lösung und passt sie an die eigenen Bedürfnisse an.
1. Computer Vision
Dies ist eine Reihe von Technologien, die dies ermöglichenUnterstützung neuronaler Netze bei der Verarbeitung visueller Informationen von Kameras. Dank maschinellem Sehen können Sie Barcodes, Texte, Bilder usw. erkennen. Menschen, insbesondere deren Gesichter und Bewegungen. Mit einem biometrischen System können Sie beispielsweise Ihre Identität überprüfen, um Zugang zum Büro zu erhalten oder Waren und Dienstleistungen zu bezahlen, und bei Pyaterochka wird es zum „Erkennen“ von Stammkunden verwendet, um sie zu bezahlen. ihnen automatisch Rabatte anzubieten und Seriendiebe zu identifizieren. Mithilfe des Gestenerkennungssystems können Sie mit der Hand auffordern, die Musik zu wechseln oder die Lautstärke eines Titels zu ändern. So hat Google es in Mobilgeräten und intelligenten Lautsprechern implementiert, und Huawei hat es in seinem Flaggschiff-Smartphone implementiert.
Solche Tools erhöhen die Sicherheit und das Serviceniveau, da eine Person keine zusätzlichen Daten zur Überprüfung eingeben oder Tasten zur Steuerung von Geräten drücken muss.
2. RPA (Robotik von Geschäftsprozessen)
Laut IKT.In Moskau nutzt jeder zweite Vertreter des Mittelstands und 40 % der Kleinunternehmen KI-basierte Programme, um eine Vielzahl von Aufgaben zu automatisieren. Beispielsweise hilft der russische Dienst Directum RX dabei, eingehende E-Mails und Dokumente nach Typ zu klassifizieren, um deren Bearbeitungszeit zu verkürzen, während ein anderer inländischer RPA Sherpa Gegenparteien vor Vertragsabschluss prüft.
3. Vorhersagemodelle
Solche Werkzeuge können absolut verwendet werdenverschiedene Bereiche: vom Einzelhandel (um Verkäufe in Supermärkten vorherzusagen, wie es die X5 Retail Group für jede ihrer 16.000 Filialen tut) bis hin zur Logistik, um Lieferungen zu planen. Dank des Einsatzes solcher Technologien ist es möglich, den Bedarf an Ressourcen, Rohstoffen und Arbeitskräften vorherzusagen, effektivere Geschäftsentwicklungsstrategien zu entwickeln, Marketing- und Finanzabläufe anzupassen und die Benutzererfahrung zu verbessern.
4. Generative Modelle
Unternehmen implementieren aktiv KI-Algorithmen fürGenerieren von Bildern, Texten und Videos in Ihren Diensten, um die Benutzererfahrung zu verbessern. So kündigte Duolingo neue Funktionen in der auf GPT-4 basierenden Anwendung an: In einer davon kann der Benutzer eine Fremdsprache im Dialog mit den Charakteren des Dienstes üben, in einer anderen kann er in der Lektion der Reihe nach mehr über seine Antwort erfahren um zum Beispiel zu verstehen, warum eine Person ein und denselben Fehler macht. Und in modernen Architekturbüros nutzen sie Dienste für generatives Design, die dabei helfen, die von ihnen entwickelten Lösungen zu optimieren, indem sie beispielsweise eine Baugruppe aus mehreren Teilen in einer Zeichnung durch dasselbe durch eine Komponente ersetzen.
Perspektiven für die Entwicklung der KI
Laut einem amerikanischen ForschungsunternehmenLaut Gartner stehen fast alle disruptiven digitalen Technologien, die in den nächsten 6 bis 8 Jahren auf den Markt kommen sollen, im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz, sodass der Bedarf an der Nutzung solcher Technologien zunehmen wird. In ihrer Forschung identifizierte sie drei wesentliche technologische Trends:
1.Selbstlernende Algorithmen,die es Ihnen ermöglichen, große Arrays zu verwendenDaten ohne deren vorherige Aufbereitung (das sogenannte „Markup“). Dieser Ansatz ist am relevantesten für Aufgaben im Zusammenhang mit Computer Vision, beispielsweise wenn Sie Handsignaturen überprüfen oder den Abstand zu einem Objekt in einem Video bestimmen müssen, sowie für Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache, bei denen Textdokumente den Modellen zugeführt und dann verarbeitet werden Folgende Sätze können mithilfe von KI vorhergesagt werden oder „toxische“ Phrasen automatisch erkennen.
2.Neuromorphes Computingwird es uns ermöglichen, die Arbeit des Menschen genauer zu simulierenGehirn durch die Schaffung weiterer künstlicher Neuronen in einem Netzwerk. Beispielsweise hat das OpenWorm-Projekt bereits eine Kopie des Nervensystems des Spulwurms Caenorhabditis elegans entwickelt, bestehend aus 302 Neuronen. Dadurch wird die Genauigkeit von KI-Produkten verbessert und ihre Leistung optimiert.
3.Menschenzentrierte künstliche Intelligenz(Menschenzentrierte KI, HCAI).Im Gegensatz zu den oben beschriebenen Technologien besteht das Ziel dieses Produkts nicht darin, Menschen zu ersetzen, sondern sie durch Zusammenarbeit mit KI in möglichst vielen Branchen und Anwendungen anzufreunden. Globale IT-Konzerne wie Google entwickeln KI, die standardmäßig einen Platz für den Menschen freilässt. Dank HCAI können Spezialisten bessere und schnellere Entscheidungen treffen und künstliche Intelligenz wird sicherer und effizienter arbeiten.
In den kommenden Jahren wird das Volumen der Technologien weiter steigenMaschinelles Lernen und neuronale Netze werden sich vervielfachen. Wurde die Größe des globalen Marktes im Jahr 2022 auf 136,6 Millionen US-Dollar geschätzt, wird er bis 2030 voraussichtlich auf 1,811,8 Milliarden US-Dollar anwachsen. Bereits heute geraten Unternehmen, die sich nicht auf die Entwicklung und Implementierung von KI konzentrieren, nicht nur ins Hintertreffen Unternehmen mit mehr Technologie, riskieren aber, dass ihre Kunden zu KI-gestützten Konkurrenten wechseln: Google könnte einen 23-Milliarden-Dollar-Vertrag mit Samsung verlieren, da Samsung erwägt, die Suchmaschine des Unternehmens durch das Bing-Produkt von Microsoft zu ersetzen, das einen Chatbot integriert. Daher ist es für ein Unternehmen wünschenswert, zu ermitteln, welche Technologien der künstlichen Intelligenz es einsetzen kann, um interne Prozesse zu optimieren und seine Attraktivität am Markt zu steigern.
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