Hoy en día, el 35% de las empresas utiliza inteligencia artificial, y otro 42% planea implementarla en el futuro. Algoritmo
4 beneficios de Python para el trabajo de IA
Python es uno de los lenguajes más populares.programación en el mundo: es utilizada por el 48% de los especialistas en TI. A finales de 2022, se convirtió en líder en el ranking IEEE Spectrum y en el índice TIOBE y ocupó el segundo lugar en la encuesta JetBrains.
Python ha encabezado los principales lenguajes populares en el índice TIOBE por segundo año.
Hay varias características por las que los especialistas en ML eligen Python:
1. Sintaxis sencilla
Este principio se refleja en la filosofía del lenguaje "Zen Python":
- Hermoso es mejor que feo.
- Explícito es mejor que implícito.
- Lo simple es mejor que lo complejo.
- La legibilidad importa.
- Si la implementación es difícil de explicar, la idea es mala.
- Si la implementación es fácil de explicar, lo más probable es que la idea sea buena.
La sintaxis clara del lenguaje ayuda a probar hipótesis, desarrollar programas y depurarlos más rápido, y el código legible simple contribuye a la rápida difusión de ideas y el intercambio de experiencias.
2. Bibliotecas listas
En uno de los catálogos más populares.software escrito en Python, PyPI ahora tiene más de 400 proyectos. Entre ellos, por ejemplo, se encuentran aquellos que simplifican y aceleran significativamente los cálculos complejos, el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático y el trabajo con datos:
Proyectos de ejemplo en PyPI
- TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto de Google que le permite crear y entrenar redes neuronales.
- PyTorch es un competidor de TensorFlow de Facebook. Esta biblioteca es más fácil de usar para los usuarios debido a la API fácil de usar.
- Scikit-learn proporciona una funcionalidad que le permite escalar y codificar datos para modelos de aprendizaje automático, así como construirlos y evaluarlos.
- Pandas ayuda a procesar y analizar datos tabulares, así como a prepararlos para una mayor capacitación de algoritmos.
- NumPy está diseñado para trabajar con arreglos y matrices multidimensionales, que se usan ampliamente en el análisis de datos.
- Gensim - biblioteca para no controladomodelado temático y análisis de similitud de documentos. Es ampliamente utilizado para tareas como resúmenes de texto y agrupación de documentos. Por ejemplo, si entrenas una IA y usas la función most_similar(), puedes encontrar palabras similares a las que escribiste.
3. Multiplataforma
El mismo código escrito en Python seráfuncionan igual de bien en diferentes sistemas operativos. Esto acelera significativamente el proceso de desarrollo, ya que no es necesario crear versiones separadas para Windows, Linux, macOS y, en consecuencia, probar cada una de ellas posteriormente.
Además, los programadores que escriben IA en Python en diferentes sistemas operativos pueden colaborar fácilmente en un proyecto, lo que ayuda a reducir el costo del desarrollo multiplataforma para las empresas.
4. Comunidad de desarrolladores
Desarrolladores que usan Pythonse unen en comunidades de todo el mundo, donde intercambian conocimientos en diversas áreas del uso de un lenguaje de programación, incluido el aprendizaje automático. Por ejemplo, MoscowPython organiza regularmente reuniones donde los programadores comparten sus casos y mejores prácticas.
Lo que necesita saber además de Python para implementar soluciones basadas en IA
A diferencia de las soluciones abiertas basadas en máquinaaprendizaje y redes neuronales, como ChatGPT y Midjourney, solo los desarrolladores con cierta experiencia técnica pueden desarrollar e implementar tecnologías de inteligencia artificial. Dichos especialistas, por ejemplo, están capacitados en Netología en el curso de Científico de datos. Además de Python, deben saber:
- Matemáticas avanzadas.Resolver problemas matemáticos ayudadesarrollo del pensamiento algorítmico: una habilidad que subyace al trabajo de cualquier desarrollador en el campo del aprendizaje automático. Para crear herramientas de IA, es necesario volver a aprender o repasar temas de un curso universitario:
- álgebra lineal (el concepto de escalar, vector, matriz, tensor y acciones sobre ellos);
- análisis matemático (derivadas, cálculo vectorial/matricial/algoritmos de gradiente);
- teoría de probabilidad y estadística (conceptos básicos de estadística, conceptos básicos de trabajo con probabilidades, variables aleatorias, teorema de Bayes, distribuciones).
- Idioma en Inglés.Sin el conocimiento de este idioma extranjero, es imposible convertirse en un especialista solicitado en el campo de la IA: todos los artículos y desarrollos nuevos aparecen primero en fuentes extranjeras.
- Bases de datos (BD)que se utilizan para almacenar y organizardatos, sobre los cuales se entrenan posteriormente los modelos de aprendizaje automático y las redes neuronales. Para recuperar correctamente la información de la base de datos, también es importante conocer los conceptos básicos de SQL (lenguaje de consulta estructurado).
¿Qué tecnologías basadas en IA puede usar cualquier empresa?
La mayoría de las soluciones empresariales basadas eninteligencia artificial: desarrollos internos costosos, cuya creación requiere un equipo de especialistas y gerentes de TI. Por ejemplo, en los bancos, la IA se utiliza en los productos de préstamo para la puntuación: gracias a esto, es posible tomar automáticamente una decisión sobre la emisión de un préstamo. Dichas herramientas también se están implementando en producción, por ejemplo, en BMW AI se usa para evaluar imágenes de componentes e identificar desviaciones del estándar en ellos en tiempo real.
Sin embargo, también existen tecnologías que cualquier empresa puede utilizar: para ello, toman una solución ya preparada y la modifican para adaptarla a sus propias necesidades.
1. Visión por computadora
Es un conjunto de tecnologías que permitenayudar a las redes neuronales a procesar información visual de las cámaras. Gracias a la visión artificial se pueden reconocer códigos de barras, textos, imágenes, etc. personas, así como específicamente sus rostros y movimientos. Por ejemplo, un sistema biométrico le permite verificar su identidad para acceder a la oficina o pagar bienes y servicios, y en Pyaterochka se utiliza para "reconocer" a los clientes habituales con el fin de identificarlos. ofrecerles automáticamente descuentos e identificar a los ladrones en serie. Usando el sistema de reconocimiento de gestos, puedes agitar la mano para pedir cambiar de música o cambiar el volumen de una pista. Así, Google lo ha implementado en dispositivos móviles y altavoces inteligentes, y Huawei lo ha implementado en su smartphone estrella.
Tales herramientas aumentan la seguridad y el nivel de servicio, porque una persona no tiene que ingresar datos adicionales para la verificación o presionar botones para controlar el equipo.
2. RPA (robótica de procesos de negocio)
Según las TIC.Moscú, uno de cada dos representantes de medianas empresas y el 40% de las pequeñas empresas utilizan programas basados en IA para automatizar una variedad de tareas. Por ejemplo, el servicio ruso Directum RX ayuda a clasificar los correos electrónicos y documentos entrantes por tipo para reducir su tiempo de procesamiento, mientras que otro RPA Sherpa nacional verifica a las contrapartes antes de concluir un acuerdo.
3. Modelos predictivos
Estas herramientas se pueden utilizar en absolutamentediferentes áreas: desde el retail (para predecir las ventas en los supermercados, como hace X5 Retail Group para cada una de sus 16.000 tiendas) hasta la logística para planificar las entregas. Gracias al uso de este tipo de tecnologías, es posible predecir la demanda de recursos, materias primas y mano de obra, así como crear estrategias de desarrollo empresarial más efectivas, ajustar las operaciones financieras y de marketing y mejorar la experiencia del usuario.
4. Modelos generativos
Las empresas están implementando activamente algoritmos de IA paraGenerar imágenes, texto y videos en sus servicios para mejorar la experiencia del usuario. Así, Duolingo anunció nuevas funciones en la aplicación basada en GPT-4: en una de ellas, el usuario puede practicar un idioma extranjero en diálogo con los personajes del servicio, y en otra, conocer más sobre su respuesta en la lección para comprender, por ejemplo, por qué una persona comete el mismo error. Y en las oficinas de arquitectura modernas utilizan servicios de diseño generativo, que ayudan a optimizar las soluciones que han ideado, por ejemplo, reemplazando un conjunto de varias piezas en un dibujo por la misma con un solo componente.
Perspectivas para el desarrollo de la IA
Según una empresa de investigación estadounidenseGartner, casi todas las tecnologías digitales disruptivas que se planea lanzar en los próximos 6 a 8 años están relacionadas con la inteligencia artificial, por lo que aumentará la necesidad de utilizar dichas tecnologías. En su investigación, identificó tres tendencias tecnológicas principales:
1.Algoritmos de autoaprendizaje,que le permiten usar arreglos grandesdatos sin su preparación preliminar (el llamado "marcado"). Este enfoque es más relevante para tareas relacionadas con la visión por computadora, por ejemplo, cuando necesita verificar firmas manuales o determinar la distancia a un objeto en un video, y tareas de procesamiento de lenguaje natural, en las que los documentos de texto se envían a los modelos como entrada. y luego las siguientes oraciones se pueden predecir usando IA o detectar automáticamente frases "tóxicas".
2.Computación neuromórficanos permitirá simular con mayor precisión el trabajo del ser humanocerebro creando más neuronas artificiales en una red. Por ejemplo, el proyecto OpenWorm ya ha desarrollado una copia del sistema nervioso del nematodo Caenorhabditis elegans, que consta de 302 neuronas. Esto mejorará la precisión de los productos de IA y optimizará su rendimiento.
3.Inteligencia artificial centrada en el ser humano(IA centrada en el ser humano, HCAI).A diferencia de las tecnologías descritas anteriormente, el objetivo de este producto no es reemplazar a las personas, sino hacerlas amigas de la IA en la mayor cantidad de industrias y aplicaciones a través de la colaboración. Las corporaciones globales de TI como Google están desarrollando IA, que por defecto deja un lugar para una persona. Gracias a HCAI, los especialistas podrán tomar mejores y más rápidas decisiones, y la inteligencia artificial funcionará de manera más segura y eficiente.
En los próximos años, el volumen de tecnologías basadas enel aprendizaje automático y las redes neuronales se multiplicarán. Si en 2022 el tamaño del mercado global se estimaba en $136,6 millones, para 2030 se pronostica que crecerá a $1.811.800 millones.Ya hoy, las empresas que no se enfocan en el desarrollo e implementación de IA no solo empiezan a quedarse atrás más organizaciones tecnológicas, pero corren el riesgo de que sus clientes se vayan a los competidores impulsados por IA: Google podría perder un contrato de $ 23 mil millones con Samsung, ya que este último considera reemplazar el motor de búsqueda de la corporación con el producto Bing de Microsoft, que integra un chatbot. Por lo tanto, es deseable que una empresa determine qué tecnologías de inteligencia artificial puede implementar para optimizar los procesos internos y aumentar su atractivo en el mercado.
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