Danas 35% tvrtki koristi umjetnu inteligenciju, a još 42% planira to implementirati u budućnosti. Algoritam
4 prednosti Pythona za AI rad
Python je jedan od najpopularnijih jezikaprogramiranje u svijetu: koristi ga 48% informatičara. Krajem 2022. postao je vodeći na ljestvici IEEE Spectrum i TIOBE indeksu te zauzeo drugo mjesto u istraživanju JetBrains.
Python je drugu godinu zaredom na vrhu top popularnih jezika u TIOBE indeksu.
Postoji nekoliko značajki za koje su stručnjaci za ML odabrali Python:
1. Jednostavna sintaksa
Ovaj princip se odražava u filozofiji jezika "Zen Python":
- Lijepo je bolje nego ružno.
- Eksplicitno je bolje od implicitnog.
- Jednostavno je bolje od složenog.
- Čitljivost je važna.
- Ako je provedbu teško objasniti, ideja je loša.
- Ako je implementaciju lako objasniti, ideja je najvjerojatnije dobra.
Jasna sintaksa jezika pomaže u testiranju hipoteza, razvoju programa i bržem otklanjanju pogrešaka, a jednostavan čitljiv kod pridonosi brzom širenju ideja i razmjeni iskustava.
2. Spremne knjižnice
U jednom od najpopularnijih katalogasoftver napisan u Pythonu, PyPI sada ima preko 400 projekata. Među njima, primjerice, ima onih koji znatno pojednostavljuju i ubrzavaju složene izračune, razvoj ML algoritama i rad s podacima:
Primjeri projekata u PyPI
- TensorFlow je Googleova biblioteka za strojno učenje otvorenog koda koja vam omogućuje stvaranje i treniranje neuronskih mreža.
- PyTorch je konkurent Facebookovom TensorFlowu. Korisnicima je ova biblioteka jednostavnija za korištenje zahvaljujući API-ju koji je jednostavan za korištenje.
- Scikit-learn pruža funkcionalnost koja vam omogućuje skaliranje i kodiranje podataka za modele strojnog učenja, kao i njihovu izradu i procjenu.
- Pandas pomaže u obradi i analizi tabelarnih podataka, kao iu njihovoj pripremi za daljnju obuku algoritama.
- NumPy je dizajniran za rad s višedimenzionalnim nizovima i matricama, koji se široko koriste u analizi podataka.
- Gensim - biblioteka za nekontroliranetematsko modeliranje i analiza sličnosti dokumenata. Široko se koristi za zadatke kao što su sažimanje teksta i grupiranje dokumenata. Na primjer, ako obučite AI i koristite funkciju most_similar(), možete pronaći riječi koje su slične onome što ste upisali.
3. Više platformi
Bit će isti kod napisan u Pythonurade jednako dobro na različitim operativnim sustavima. Time se znatno ubrzava razvojni proces jer nema potrebe za izradom zasebnih verzija za Windows, Linux, macOS i naknadnim testiranjem svake od njih.
Također, programeri koji pišu AI u Pythonu na različitim operativnim sustavima mogu jednostavno surađivati na projektu, što pomaže u smanjenju troškova razvoja na više platformi za tvrtke.
4. Zajednica programera
Programeri koji koriste Pythonujedinjuju se u zajednice diljem svijeta, gdje razmjenjuju znanja iz različitih područja korištenja programskog jezika, uključujući strojno učenje. Na primjer, MoscowPython redovito organizira sastanke na kojima programeri dijele svoje slučajeve i najbolje prakse.
Što trebate znati osim Pythona za implementaciju rješenja temeljenih na umjetnoj inteligenciji
Za razliku od otvorenih rješenja temeljenih na strojuučenja i neuronskih mreža, kao što su ChatGPT i Midjourney, samo programeri s određenim tehničkim iskustvom mogu razvijati i implementirati tehnologije umjetne inteligencije. Takvi se stručnjaci, primjerice, obučavaju za netologiju na tečaju Data Scientist. Osim Pythona, trebali bi znati:
- Viša matematika.Rješavanje matematičkih problema pomažerazvoj algoritamskog razmišljanja – vještina koja je temelj rada svakog programera u području strojnog učenja. Da biste izradili AI alate, morate ponovno naučiti ili osvježiti teme sa sveučilišnog tečaja:
- linearna algebra (pojam skalara, vektora, matrice, tenzora i djelovanja na njih);
- matematička analiza (derivacije, vektorski/matrični račun/gradijentni algoritmi);
- teorija vjerojatnosti i statistika (osnove statistike, osnove rada s vjerojatnostima, slučajne varijable, Bayesov teorem, distribucije).
- Engleski jezik.Bez poznavanja ovog stranog jezika nemoguće je postati traženi stručnjak u području umjetne inteligencije: svi novi članci i razvoj prvo se pojavljuju u stranim izvorima.
- Baze podataka (DB)koji se koriste za pohranjivanje i organiziranjepodataka, na kojima se naknadno obučavaju modeli strojnog učenja i neuronske mreže. Za ispravno dohvaćanje informacija iz baze podataka također je važno poznavati osnove SQL-a (Structured Query Language).
Koje tehnologije temeljene na umjetnoj inteligenciji može koristiti svako poduzeće
Većina poslovnih rješenja temelji se naumjetna inteligencija - interni skupi razvoj, čije stvaranje zahtijeva tim IT stručnjaka i menadžera. Na primjer, u bankama se AI koristi u kreditnim proizvodima za bodovanje: zahvaljujući tome moguće je automatski donijeti odluku o izdavanju kredita. Takvi se alati također implementiraju u proizvodnju, primjerice, u BMW-u se AI koristi za procjenu slika komponenti i identificiranje odstupanja od standarda u njima u stvarnom vremenu.
No, postoje i tehnologije koje svaka tvrtka može koristiti: za to uzmu gotovo rješenje i modificiraju ga kako bi odgovaralo vlastitim potrebama.
1. Računalni vid
Ovo je skup tehnologija koji omogućujepomaže neuronskim mrežama u obradi vizualnih informacija s kamera. Zahvaljujući strojnom vidu, možete prepoznati bar kodove, tekst, slike itd. ljudi, kao i posebno njihova lica i pokrete. Na primjer, biometrijski sustav omogućuje potvrdu identiteta za pristup uredu ili plaćanje robe i usluga, a u Pyaterochki se koristi za “prepoznavanje” stalnih kupaca kako bi automatski im ponuditi popuste i identificirati serijske kradljivce. Pomoću sustava za prepoznavanje pokreta možete mahnuti rukom kako biste zatražili promjenu glazbe ili glasnoću pjesme. Tako ju je Google implementirao u mobilne uređaje i pametne zvučnike, a Huawei u svoj flagship pametni telefon.
Takvi alati povećavaju sigurnost i razinu usluge, jer osoba ne mora unositi dodatne podatke za provjeru ili pritiskati tipke za upravljanje opremom.
2. RPA (robotika poslovnih procesa)
Prema ICT-u.Moskva, svaki drugi predstavnik srednjeg poduzeća i 40% malih poduzeća koristi programe temeljene na umjetnoj inteligenciji za automatizaciju raznih zadataka. Na primjer, ruska usluga Directum RX pomaže klasificirati dolaznu e-poštu i dokumente prema vrsti kako bi se smanjilo vrijeme njihove obrade, dok druga domaća RPA Sherpa provjerava druge ugovorne strane prije sklapanja ugovora.
3. Prediktivni modeli
Takvi alati mogu se koristiti u apsolutnorazličita područja: od maloprodaje (za predviđanje prodaje u supermarketima, kao što X5 Retail Group radi za svaku od svojih 16.000 trgovina) do logistike za planiranje isporuka. Zahvaljujući korištenju takvih tehnologija moguće je predvidjeti potražnju za resursima, sirovinama, radnom snagom, kao i kreirati učinkovitije poslovne strategije razvoja, prilagoditi marketinško i financijsko poslovanje te poboljšati korisničko iskustvo.
4. Generativni modeli
Tvrtke aktivno implementiraju AI algoritme zageneriranje slika, teksta i videa u vaše usluge za poboljšanje korisničkog iskustva. Tako je Duolingo najavio nove funkcije u aplikaciji temeljenoj na GPT-4: u jednoj od njih korisnik može vježbati strani jezik u dijalogu s likovima usluge, au drugoj naučiti više o svom odgovoru u lekciji kako bi razumjeti, na primjer, zašto osoba čini jednu te istu grešku. I u suvremenim arhitektonskim biroima koriste usluge generativnog projektiranja, koje pomažu optimizirati rješenja do kojih su došli, primjerice, zamjenu sklopa od više dijelova na crtežu istim, jednokomponentnim.
Izgledi za razvoj AI
Prema američkoj istraživačkoj tvrtkiGartner, gotovo sve disruptivne digitalne tehnologije koje se planiraju objaviti u sljedećih 6-8 godina povezane su s umjetnom inteligencijom, pa će potreba za korištenjem takvih tehnologija rasti. U svom istraživanju identificirala je tri glavna tehnološka trenda:
1.Algoritmi za samoučeće,koji vam omogućuju korištenje velikih nizovapodatke bez njihove prethodne pripreme (tzv. "markup"). Ovaj je pristup najrelevantniji za zadatke koji se odnose na računalni vid, na primjer, kada trebate provjeriti ručne potpise ili odrediti udaljenost do objekta na videu, i zadatke obrade prirodnog jezika, u kojima se tekstualni dokumenti unose u modele kao ulaz. a zatim se sljedeće rečenice mogu predvidjeti pomoću umjetne inteligencije ili automatski otkriti "otrovne" fraze.
2.Neuromorfno računalstvoomogućit će točniju simulaciju rada čovjekamozga stvaranjem više umjetnih neurona u jednoj mreži. Na primjer, projekt OpenWorm već je razvio kopiju živčanog sustava valjkaste gliste Caenorhabditis elegans, koja se sastoji od 302 neurona. To će poboljšati točnost AI proizvoda i optimizirati njihovu izvedbu.
3.Umjetna inteligencija usmjerena na čovjeka(AI usmjeren na čovjeka, HCAI).Za razliku od gore opisanih tehnologija, cilj ovog proizvoda nije zamijeniti ljude, već ih kroz suradnju učiniti prijateljima AI-ja u maksimalnom broju industrija i aplikacija. Globalne IT korporacije kao što je Google razvijaju AI, koji standardno ostavlja mjesto za osobu. Zahvaljujući HCAI-u, stručnjaci će moći donositi bolje i brže odluke, a umjetna inteligencija će raditi sigurnije i učinkovitije.
U nadolazećim godinama, količina tehnologija temeljenih nastrojno učenje i neuronske mreže će se umnožiti. Ako je 2022. veličina globalnog tržišta procijenjena na 136,6 milijuna dolara, do 2030. predviđa se da će narasti na 1,811,8 milijardi dolara Već danas tvrtke koje se ne fokusiraju na razvoj i implementaciju umjetne inteligencije ne samo da počinju zaostajati više tehnoloških organizacija, ali i riskiraju da njihovi klijenti odu konkurentima pokretanim umjetnom inteligencijom: Google bi, na primjer, mogao izgubiti ugovor vrijedan 23 milijarde dolara sa Samsungom jer potonji razmatra zamjenu tražilice korporacije s Microsoftovim proizvodom Bing, koji integrira chatbot. Stoga je poželjno da tvrtka odredi koje tehnologije umjetne inteligencije može implementirati kako bi optimizirala interne procese i povećala svoju atraktivnost na tržištu.
Čitaj više:
Biolozi objašnjavaju evolucijski značaj masturbacije kod primata
Arheolozi su proučavali stare Rimljane pokopane u gipsanim "sarkofazima"
Nazvan popularnim zaslađivačem koji oštećuje ljudsku DNK
Naslovna fotografija: Slika pressfoto na Freepiku