Aujourd’hui, 35 % des entreprises utilisent l’intelligence artificielle et 42 % envisagent de la mettre en œuvre à l’avenir. Algorithme
4 avantages de Python pour le travail d'IA
Python est l'un des langages les plus populairesprogrammation dans le monde : il est utilisé par 48% des informaticiens. Fin 2022, il devient leader du classement IEEE Spectrum et de l'indice TIOBE et prend la deuxième place de l'enquête JetBrains.
Python est en tête des langages les plus populaires de l'indice TIOBE pour la deuxième année.
Il existe plusieurs fonctionnalités pour lesquelles Python est choisi par les spécialistes du ML :
1. Syntaxe simple
Ce principe se retrouve dans la philosophie du langage « Zen Python » :
- Beau vaut mieux que laid.
- Explicit vaut mieux qu'implicite.
- Simple vaut mieux que complexe.
- La lisibilité compte.
- Si la mise en œuvre est difficile à expliquer, l'idée est mauvaise.
- Si la mise en œuvre est facile à expliquer, l'idée est probablement bonne.
La syntaxe claire du langage permet de tester des hypothèses, de développer des programmes et de les déboguer plus rapidement, et le code simple et lisible contribue à la diffusion rapide des idées et à l'échange d'expériences.
2. Bibliothèques prêtes
Dans l'un des catalogues les plus populairesLogiciel écrit en Python, PyPI compte désormais plus de 400 projets. Parmi eux, par exemple, il y a ceux qui simplifient et accélèrent considérablement les calculs complexes, le développement d'algorithmes de ML et le travail avec les données :
Exemples de projets dans PyPI
- TensorFlow est une bibliothèque d'apprentissage automatique open source de Google qui vous permet de créer et de former des réseaux de neurones.
- PyTorch est un concurrent de TensorFlow de Facebook. Cette bibliothèque est plus facile à utiliser pour les utilisateurs grâce à l'API facile à utiliser.
- Scikit-learn fournit des fonctionnalités qui vous permettent de mettre à l'échelle et d'encoder des données pour des modèles d'apprentissage automatique, ainsi que de les créer et de les évaluer.
- Pandas aide à traiter et à analyser les données tabulaires, ainsi qu'à les préparer à une formation ultérieure des algorithmes.
- NumPy est conçu pour fonctionner avec des tableaux et des matrices multidimensionnels, qui sont largement utilisés dans l'analyse de données.
- Gensim - bibliothèque pour non contrôlémodélisation thématique et analyse de similarité des documents. Il est largement utilisé pour des tâches telles que la synthèse de texte et le regroupement de documents. Par exemple, si vous formez une IA et utilisez la fonction most_similar(), vous pouvez trouver des mots similaires à ce que vous avez tapé.
3. Multiplateforme
Le même code écrit en Python serafonctionnent aussi bien sur différents systèmes d’exploitation. Cela accélère considérablement le processus de développement, car il n'est pas nécessaire de créer des versions distinctes pour Windows, Linux, macOS et, par conséquent, de tester chacune d'elles ultérieurement.
De plus, les programmeurs qui écrivent l’IA en Python sur différents systèmes d’exploitation peuvent facilement collaborer sur un projet, ce qui contribue à réduire le coût du développement multiplateforme pour les entreprises.
4. Communauté de développeurs
Développeurs qui utilisent Pythons'unissent dans des communautés du monde entier, où ils échangent des connaissances dans divers domaines de l'utilisation d'un langage de programmation, y compris l'apprentissage automatique. Par exemple, MoscowPython organise régulièrement des rencontres où les programmeurs partagent leurs cas et leurs meilleures pratiques.
Ce que vous devez savoir en plus de Python pour mettre en œuvre des solutions basées sur l'IA
Contrairement aux solutions ouvertes basées sur la machined'apprentissage et de réseaux neuronaux, tels que ChatGPT et Midjourney, seuls les développeurs possédant une certaine expérience technique peuvent développer et mettre en œuvre des technologies d'intelligence artificielle. Ces spécialistes, par exemple, sont formés à la netologie dans le cadre du cours Data Scientist. En plus de Python, ils doivent connaître :
- Mathématiques supérieures.Résoudre des problèmes mathématiques aidedéveloppement de la pensée algorithmique - une compétence qui sous-tend le travail de tout développeur dans le domaine de l'apprentissage automatique. Pour créer des outils d’IA, vous devez réapprendre ou rafraîchir des sujets issus d’un cursus universitaire :
- algèbre linéaire (le concept de scalaire, de vecteur, de matrice, de tenseur et d'actions sur ceux-ci);
- analyse mathématique (dérivées, calcul vectoriel/matriciel/algorithmes de gradient) ;
- théorie des probabilités et statistiques (bases des statistiques, bases du travail avec les probabilités, variables aléatoires, théorème de Bayes, distributions).
- Langue anglaise.Sans connaissance de cette langue étrangère, il est impossible de devenir un spécialiste recherché dans le domaine de l'IA : tous les nouveaux articles et développements apparaissent d'abord dans des sources étrangères.
- Bases de données (BD)qui sont utilisés pour stocker et organiserdonnées, sur lesquelles les modèles d’apprentissage automatique et les réseaux de neurones sont ensuite formés. Pour récupérer correctement les informations de la base de données, il est également important de connaître les bases du SQL (Structured Query Language).
Quelles technologies basées sur l'IA toute entreprise peut-elle utiliser
La plupart des solutions d'entreprise basées surintelligence artificielle - développements internes coûteux, dont la création nécessite une équipe de spécialistes et de gestionnaires informatiques. Par exemple, dans les banques, l'IA est utilisée dans les produits de prêt pour le scoring : grâce à cela, il est possible de prendre automatiquement une décision d'octroi d'un prêt. De tels outils sont également mis en œuvre en production, par exemple chez BMW, l'IA est utilisée pour évaluer les images des composants et identifier les écarts par rapport à la norme en temps réel.
Cependant, il existe également des technologies que toute entreprise peut utiliser : pour cela, elle prend une solution toute faite et la modifie en fonction de ses propres besoins.
1. Vision par ordinateur
Il s'agit d'un ensemble de technologies qui permettentaider les réseaux de neurones à traiter les informations visuelles des caméras. Grâce à la vision industrielle, vous pouvez reconnaître des codes-barres, du texte, des images, etc. les gens, ainsi que plus particulièrement leurs visages et leurs mouvements. Par exemple, un système biométrique vous permet de vérifier votre identité pour accéder au bureau ou pour payer des biens et des services, et chez Pyaterochka, il est utilisé pour « reconnaître » les clients réguliers afin de leur proposer automatiquement des réductions et identifier les voleurs à l'étalage en série. Grâce au système de reconnaissance gestuelle, vous pouvez agiter la main pour demander de changer de musique ou de changer le volume d'une piste. Ainsi, Google l'a implémenté dans les appareils mobiles et les haut-parleurs intelligents, et Huawei l'a implémenté dans son smartphone phare.
De tels outils augmentent la sécurité et le niveau de service, car une personne n'a pas besoin de saisir de données supplémentaires pour vérification ni d'appuyer sur des boutons pour contrôler l'équipement.
2. RPA (robotique des processus métiers)
Selon les TIC.À Moscou, un représentant sur deux des moyennes entreprises et 40 % des petites entreprises utilisent des programmes basés sur l'IA pour automatiser diverses tâches. Par exemple, le service russe Directum RX permet de classer les e-mails et documents entrants par type afin de réduire leur temps de traitement, tandis qu'un autre RPA Sherpa national vérifie les contreparties avant de conclure un accord.
3. Modèles prédictifs
De tels outils peuvent être utilisés de manière absolumentdifférents domaines : du commerce de détail (pour prévoir les ventes dans les supermarchés, comme le fait X5 Retail Group pour chacun de ses 16 000 magasins) à la logistique pour planifier les livraisons. Grâce à l'utilisation de telles technologies, il est possible de prédire la demande de ressources, de matières premières, de main-d'œuvre, ainsi que de créer des stratégies de développement commercial plus efficaces, d'ajuster les opérations marketing et financières et d'améliorer l'expérience utilisateur.
4. Modèles génératifs
Les entreprises mettent activement en œuvre des algorithmes d’IA pourgénérer des images, du texte et des vidéos dans vos services pour améliorer l'expérience utilisateur. Ainsi, Duolingo a annoncé de nouvelles fonctions dans l'application basée sur GPT-4 : dans l'une d'elles, l'utilisateur peut pratiquer une langue étrangère en dialogue avec les personnages du service, et dans une autre, en savoir plus sur sa réponse dans la leçon afin comprendre, par exemple, pourquoi une personne fait la même erreur. Et dans les bureaux d'architecture modernes, ils utilisent des services de conception générative, qui permettent d'optimiser les solutions qu'ils ont proposées, par exemple en remplaçant un assemblage de plusieurs pièces dans un dessin par le même avec un seul composant.
Perspectives de développement de l'IA
Selon une société de recherche américaineGartner, presque toutes les technologies numériques disruptives dont le lancement est prévu au cours des 6 à 8 prochaines années sont liées à l'intelligence artificielle, de sorte que la nécessité d'utiliser de telles technologies va augmenter. Dans ses recherches, elle a identifié trois tendances technologiques principales :
1.Algorithmes d'auto-apprentissage,qui vous permettent d'utiliser de grands tableauxdonnées sans leur préparation préalable (ce qu'on appelle le « balisage »). Cette approche est particulièrement pertinente pour les tâches liées à la vision par ordinateur, par exemple lorsque vous devez vérifier les signatures manuelles ou déterminer la distance par rapport à un objet sur une vidéo, ainsi que pour les tâches de traitement du langage naturel, dans lesquelles des documents texte sont transmis aux modèles en entrée. puis les phrases suivantes peuvent être prédites à l'aide de l'IA ou détecter automatiquement les phrases « toxiques ».
2.Informatique neuromorphiquenous permettra de simuler plus précisément le travail de l'hommecerveau en créant davantage de neurones artificiels dans un seul réseau. Par exemple, le projet OpenWorm a déjà développé une copie du système nerveux du ver rond Caenorhabditis elegans, composé de 302 neurones. Cela améliorera la précision des produits d'IA et optimisera leurs performances.
3.Intelligence artificielle centrée sur l'humain(IA centrée sur l’humain, HCAI).Contrairement aux technologies décrites ci-dessus, l'objectif de ce produit n'est pas de remplacer les humains, mais de les lier d'amitié avec l'IA dans un maximum d'industries et d'applications grâce à la collaboration. Les sociétés informatiques mondiales telles que Google développent l’IA, qui laisse par défaut une place à l’humain. Grâce à HCAI, les spécialistes pourront prendre des décisions meilleures et plus rapides, et l'intelligence artificielle fonctionnera de manière plus sûre et plus efficace.
Dans les années à venir, le volume de technologies basées surl’apprentissage automatique et les réseaux de neurones vont se multiplier. Si en 2022 la taille du marché mondial était estimée à 136,6 millions de dollars, elle devrait atteindre 1,811,8 milliards de dollars d'ici 2030. Déjà aujourd'hui, les entreprises qui ne se concentrent pas sur le développement et la mise en œuvre de l'IA ne commencent pas seulement à être à la traîne. entreprises plus technologiques, mais risquent de voir leurs clients partir vers des concurrents basés sur l'IA : Google, par exemple, pourrait perdre un contrat de 23 milliards de dollars avec Samsung, ce dernier envisageant de remplacer le moteur de recherche de l'entreprise par le produit Bing de Microsoft, qui intègre un chatbot. Il est donc souhaitable qu’une entreprise détermine quelles technologies d’intelligence artificielle elle peut mettre en œuvre afin d’optimiser ses processus internes et d’augmenter son attractivité sur le marché.
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