Nykyään 35 % yrityksistä käyttää tekoälyä ja 42 % aikoo ottaa sen käyttöön tulevaisuudessa. Algoritmi
4 Pythonin etua tekoälytyössä
Python on yksi suosituimmista kielistäohjelmointi maailmassa: sitä käyttää 48 % IT-asiantuntijoista. Vuoden 2022 lopussa hänestä tuli IEEE Spectrum -luokituksen ja TIOBE-indeksin johtaja ja hän sijoittui toiseksi JetBrains-tutkimuksessa.
Python on johtanut suosituimpia kieliä TIOBE-indeksin mukaan toista vuotta
On olemassa useita ominaisuuksia, joihin ML-asiantuntijat ovat valinneet Pythonin:
1. Yksinkertainen syntaksi
Tämä periaate heijastuu Pythonin kielen zen-filosofiassa:
- Kaunis on parempi kuin ruma.
- Eksplisiitti on parempi kuin implisiittinen.
- Yksinkertainen on parempi kuin monimutkainen.
- Luettavuus ratkaisee.
- Jos toteutusta on vaikea selittää, idea on huono.
- Jos toteutus on helppo selittää, idea on todennäköisesti hyvä.
Kielen selkeä syntaksi auttaa nopeasti testaamaan hypoteeseja, kehittämään ohjelmia ja jäljittämään niitä, ja yksinkertainen, luettava koodi helpottaa ideoiden nopeaa leviämistä ja kokemusten vaihtoa.
2. Valmiit kirjastot
Yhdessä suosituimmista luetteloistaPythonilla kirjoitettu ohjelmisto, PyPI:llä on nyt yli 400 projektia. Niiden joukossa on esimerkiksi sellaisia, jotka yksinkertaistavat ja nopeuttavat merkittävästi monimutkaisia laskelmia, ML-algoritmien kehittämistä ja työskentelyä tietojen kanssa:
Esimerkkiprojektit PyPI:ssä
- TensorFlow on Googlen avoin koneoppimiskirjasto, jonka avulla voit luoda ja kouluttaa hermoverkkoja.
- PyTorch on Facebookin TenserFlow'n kilpailija. Tämä kirjasto on käyttäjien helpompi käyttää sen helppokäyttöisen API:n ansiosta.
- Scikit-learn tarjoaa toiminnallisuuden, jonka avulla voit skaalata ja koodata dataa koneoppimismalleja varten sekä rakentaa ja arvioida niitä.
- Pandat auttavat käsittelemään ja analysoimaan taulukkotietoja sekä valmistelemaan niitä algoritmien jatkokoulutukseen.
- NumPy on suunniteltu toimimaan moniulotteisten taulukoiden ja matriisien kanssa, joita käytetään laajasti data-analyysissä.
- Gensim - kirjasto ilman valvontaaaiheen mallinnus ja dokumenttien samankaltaisuusanalyysi. Sitä käytetään laajalti tehtäviin, kuten tekstin yhteenvetoon ja asiakirjojen klusterointiin. Jos esimerkiksi koulutat tekoälyä ja käytät most_similar()-funktiota, voit löytää sanoja, jotka ovat samankaltaisia kuin syöte.
3. Cross-platform
Sama Pythonissa kirjoitettu koodi tulee olemaantoimivat yhtä hyvin eri käyttöjärjestelmissä. Tämä nopeuttaa merkittävästi kehitysprosessia, koska ei tarvitse luoda erillisiä versioita Windowsille, Linuxille, macOS:lle ja vastaavasti testata niitä myöhemmin.
Myös ohjelmoijat, jotka kirjoittavat tekoälyä Pythonissa eri käyttöjärjestelmissä, voivat helposti tehdä yhteistyötä projektin sisällä, mikä auttaa vähentämään yritysten välisen alustan kehittämisen kustannuksia.
4. Kehittäjäyhteisö
Pythonia käyttävät kehittäjätyhdistyvät yhteisöihin ympäri maailmaa, joissa he vaihtavat tietoa ohjelmointikielten eri käyttöalueista, mukaan lukien koneoppimisesta. Esimerkiksi MoscowPython isännöi säännöllisesti tapaamisia, joissa ohjelmoijat jakavat tapauksiaan ja parhaita käytäntöjään.
Mitä Pythonin lisäksi sinun tulee tietää tekoälypohjaisten ratkaisujen toteuttamiseksi?
Toisin kuin avoimet konepohjaiset ratkaisutoppimis- ja neuroverkot, kuten ChatGPT ja Midjourney, vain tietyn teknisen taustan omaavat kehittäjät voivat kehittää ja toteuttaa tekoälytekniikoita. Tällaisia asiantuntijoita koulutetaan esimerkiksi netologiaan "Data Scientist" -kurssilla. Pythonin lisäksi heidän pitäisi tietää:
- Korkeampi matematiikka.Matemaattisten ongelmien ratkaiseminen auttaaAlgoritmisen ajattelun kehittäminen - taito, joka on jokaisen koneoppimisen alan kehittäjän työn taustalla. Tekoälytyökalujen luomiseksi sinun on opittava uudelleen tai selvennettävä yliopistokurssin aiheita:
- lineaarinen algebra (skalaarin, vektorin, matriisin, tensorin ja niihin kohdistuvien toimintojen käsite);
- matemaattinen analyysi (derivaatat, vektori/matriisilaskenta/gradienttialgoritmit);
- todennäköisyysteoria ja tilastot (tilastojen perusteet, todennäköisyyksien kanssa työskentelyn perusteet, satunnaismuuttujat, Bayesin lause, jakaumat).
- Englannin kieli.Ilman tämän vieraan kielen osaamista on mahdotonta tulla kysytyksi asiantuntijaksi tekoälyn alalla: kaikki uudet artikkelit ja kehityssuunnat ilmestyvät ensin ulkomaisista lähteistä.
- Tietokannat (DB)joita käytetään varastointiin ja järjestämiseentiedot, joista koneoppimismalleja ja hermoverkkoja myöhemmin koulutetaan. Tietokannan oikean tiedon hakemiseksi on myös tärkeää tuntea SQL:n (Structured Query Language) perusteet.
Mitä tekoälypohjaisia tekniikoita mikä tahansa yritys voi käyttää?
Useimmat yritysratkaisut perustuvattekoäly - sisäinen kallis kehitys, jonka luominen vaatii IT-asiantuntijoiden ja johtajien tiimin. Esimerkiksi pankit käyttävät tekoälyä luottotuotteissa pisteytykseen: tämän ansiosta ne voivat automaattisesti tehdä päätöksen lainan myöntämisestä. Tällaisia työkaluja otetaan käyttöön myös tuotannossa, esimerkiksi BMW:llä tekoälyä käytetään arvioimaan komponenttien kuvia ja tunnistamaan niissä reaaliaikaisesti poikkeamia standardista.
On kuitenkin olemassa myös teknologioita, joita kaikki yritykset voivat käyttää: tätä varten he ottavat valmiin ratkaisun ja muokkaavat sitä omien tarpeidensa mukaan.
1. Tietokonenäkö
Tämä on joukko tekniikoita, jotka mahdollistavatauttaa hermoverkkoja käsittelemään visuaalista tietoa kameroista. Konenäön ansiosta tunnistat viivakoodit, tekstit, kuvat jne. ihmisiä sekä erityisesti heidän kasvojaan ja liikkeitään. Biometrisen järjestelmän avulla voit esimerkiksi vahvistaa henkilöllisyytesi päästäksesi toimistoon tai maksaaksesi tavaroista ja palveluista, ja Pyaterochkassa sitä käytetään kanta-asiakkaiden "tunnistamiseen", jotta tarjota heille automaattisesti alennuksia ja tunnistaa sarja myymälävarkaita. Eleiden tunnistusjärjestelmän avulla voit heilauttaa kättäsi pyytääksesi vaihtamaan musiikkia tai muuttamaan kappaleen äänenvoimakkuutta. Näin ollen Google on ottanut sen käyttöön mobiililaitteissa ja älykaiuttimissa, ja Huawei on ottanut sen käyttöön lippulaiva-älypuhelimessaan.
Такие инструменты повышают безопасность и уровень сервиса, ведь человеку не приходится вводить дополнительные данные для проверки или нажимать на кнопки для управления оборудованием.
2. RPA (роботизация бизнес-процессов)
По данным ICT.Moscow, каждый второй представитель среднего бизнеса и 40% компаний малого бизнеса используют программы на базе AI для автоматизации разнообразных задач. Например, российский сервис Directum RX помогает классифицировать входящие электронные письма и документы по типам, чтобы снизить время их обработки, а другая отечественная RPA Sherpa проверяет контрагентов перед заключением договора.
3. Прогнозные модели
Такие инструменты могут применяться в абсолютно разных сферах: от ритейла (чтобы предсказывать продажи в супермаркетах, как это делает X5 Retail Group для каждого из своих 16 000 магазинов) до логистики, чтобы планировать поставки. Благодаря использованию таких технологий можно прогнозировать спрос на ресурсы, сырье, рабочую силу, а также создавать более эффективные стратегии развития бизнеса, корректировать маркетинг и финансовые операции и улучшать пользовательский опыт.
4. Генеративные модели
Компании активно внедряют алгоритмы AI для генерации изображений, текста и видео в свои сервисы для улучшения пользовательского опыта. Так, Duolingo анонсировала новые функции в приложении на основе GPT-4: в одной из них пользователь может практиковать иностранный язык в диалоге с персонажами сервиса, а в другой — узнать больше о своем ответе на уроке, чтобы понять, например, почему человек совершает одну и ту же ошибку. А в современных архитектурных бюро же используют сервисы для генеративного дизайна, которые помогают оптимизировать придуманные решения, например, заменяют узел из нескольких деталей в чертеже на такой же с одним компонентом.
Перспективы развития ИИ
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, которые позволяют использовать большие массивы данных без их предварительной подготовки (т.н. «разметки»). Такой подход наиболее актуален для задач, связанных с компьютерным зрением, например, когда нужно верифицировать ручные подписи или определить расстояние до объекта на видео, и задач обработки естественного языка, при которых на вход моделям подаются текстовые документы и далее с помощью ИИ могут прогнозироваться следующие предложения или автоматически определяться «токсичные» фразы.
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 (Human-centered AI, HCAI). В отличие от описанных выше технологий, цель этого продукта — не заместить людей, а подружить их с ИИ в максимальном числе отраслей и сфер применения через совместную работу. Мировые ИТ-корпорации, такие как Google, развивают AI, в котором по умолчанию оставляют место для человека. Благодаря HCAI специалисты смогут качественнее и быстрее принимать решения, а искусственный интеллект будет работать безопаснее и эффективнее.
В ближайшие годы объем технологий на основе машинного обучения и нейросетей будет кратно увеличиваться. Если в 2022-м размер глобального рынка оценивался в $136,6 млн, то к 2030 прогнозируют рост до $1,811,8 млрд. Уже сегодня компании, которые не делают фокус на развитии и внедрении AI, не просто начинают отставать от более технологичных организаций, но и рискуют, что их клиенты уйдут к конкурентам, использующим ИИ: так, Google может потерять контракт с Samsung на 23 млрд долларов, так как последняя рассматривает возможность замены поисковика корпорации на продукт от Microsoft Bing, в котором интегрирован чат-бот. Поэтому бизнесу желательно определить, какие технологии искусственного интеллекта он может внедрить, чтобы оптимизировать внутренние процессы и повысить свою привлекательность на рынке.
Lue lisää:
Биологи объяснили эволюционное значение мастурбации у приматов
Археологи изучили древних римлян, захороненных в гипсовых «саркофагах»
Nimetty suosituksi makeutusaineeksi, joka vahingoittaa ihmisen DNA:ta
Фото на обложке: Изображение от pressfoto на Freepik