Ma a cégek 35%-a használ mesterséges intelligenciát, további 42%-uk pedig tervezi ennek bevezetését a jövőben. Algoritmus
A Python 4 előnye az AI-munkához
A Python az egyik legnépszerűbb nyelvprogramozás a világon: az informatikusok 48%-a használja. 2022 végén az IEEE Spectrum rangsor és a TIOBE index éllovasa lett, a JetBrains felmérésében pedig a második helyet szerezte meg.
A Python második éve vezeti a legnépszerűbb nyelveket a TIOBE indexében.
Számos olyan funkció van, amelyekhez a Pythont az ML szakértők választották:
1. Egyszerű szintaxis
Ez az elv tükröződik a "Zen Python" nyelv filozófiájában:
- A szép jobb, mint a csúnya.
- Az explicit jobb, mint az implicit.
- Az egyszerű jobb, mint a bonyolult.
- Az olvashatóság számít.
- Ha a megvalósítást nehéz megmagyarázni, akkor az ötlet rossz.
- Ha a megvalósítás könnyen elmagyarázható, az ötlet nagy valószínűséggel jó.
A nyelv áttekinthető szintaxisa segíti a hipotézisek tesztelését, a programok fejlesztését és a gyorsabb hibakeresést, az egyszerű olvasható kód pedig a gyors ötletterjesztéshez, tapasztalatcseréhez.
2. Kész könyvtárak
Az egyik legnépszerűbb katalógusbanPython nyelven írt szoftver, a PyPI már több mint 400 projekttel rendelkezik. Ezek között vannak például olyanok, amelyek jelentősen leegyszerűsítik és felgyorsítják az összetett számításokat, az ML algoritmusok fejlesztését és az adatokkal való munkát:
Példaprojektek PyPI-ben
- A TensorFlow egy nyílt forráskódú gépi tanulási könyvtár a Google-tól, amely lehetővé teszi neurális hálózatok létrehozását és betanítását.
- A PyTorch a Facebook TensorFlow versenytársa. Ez a könyvtár könnyebben használható a felhasználók számára a könnyen használható API miatt.
- A Scikit-learn olyan funkciókat biztosít, amelyek lehetővé teszik az adatok méretezését és kódolását a gépi tanulási modellekhez, valamint azok összeállítását és értékelését.
- A Pandák segítik a táblázatos adatok feldolgozását és elemzését, valamint felkészítik azokat az algoritmusok továbbképzésére.
- A NumPy-t többdimenziós tömbökkel és mátrixokkal való együttműködésre tervezték, amelyeket széles körben használnak az adatelemzésben.
- Gensim - könyvtár az ellenőrizetlenek számáradokumentumok tematikus modellezése és hasonlósági elemzése. Széles körben használják olyan feladatokhoz, mint a szövegösszegzés és a dokumentumcsoportosítás. Például, ha egy mesterséges intelligenciát tanít, és a most_similar() függvényt használja, akkor olyan szavakat találhat, amelyek hasonlóak a beírt szavakhoz.
3. Cross-platform
Ugyanaz a Pythonban írt kód leszegyformán jól működnek különböző operációs rendszereken. Ez jelentősen felgyorsítja a fejlesztési folyamatot, hiszen nem kell külön verziót készíteni Windowsra, Linuxra, macOS-re, és ennek megfelelően később mindegyiket tesztelni.
Azok a programozók is, akik különféle operációs rendszereken Python nyelven mesterséges intelligencia nyelven írnak, könnyen együttműködhetnek egy projekten, ami segít csökkenteni a többplatformos fejlesztés költségeit a vállalkozások számára.
4. Fejlesztők közössége
Pythont használó fejlesztőkegyesülnek közösségekben szerte a világon, ahol tudást cserélnek a programozási nyelv használatának különböző területein, beleértve a gépi tanulást is. Például a MoscowPython rendszeresen szervez találkozókat, ahol a programozók megosztják egymással eseteiket és bevált gyakorlataikat.
Mit kell tudni a Python mellett az AI-alapú megoldások megvalósításához
Ellentétben a nyílt, gépi alapú megoldásokkaltanulási és neurális hálózatok, mint a ChatGPT és a Midjourney, csak bizonyos technikai háttérrel rendelkező fejlesztők fejleszthetnek és implementálhatnak mesterséges intelligencia technológiákat. Ilyen szakembereket például a Data Scientist tanfolyamon képeznek ki netológiából. A Python mellett tudniuk kell:
- Felső matematika.A matematikai feladatok megoldása segítalgoritmikus gondolkodás fejlesztése – olyan készség, amely minden fejlesztő munkájának alapja a gépi tanulás területén. AI-eszközök létrehozásához újra kell tanulnia vagy felfrissítenie kell egy egyetemi kurzus témáit:
- lineáris algebra (a skalár, a vektor, a mátrix, a tenzor fogalma és a rajtuk végzett műveletek);
- matematikai elemzés (deriválták, vektor/mátrixszámítás/gradiens algoritmusok);
- valószínűségszámítás és statisztika (statisztika alapjai, valószínűségekkel való munka alapjai, valószínűségi változók, Bayes-tétel, eloszlások).
- angol nyelv.Ezen idegen nyelv ismerete nélkül lehetetlen keresett szakemberré válni a mesterséges intelligencia területén: minden új cikk és fejlesztés először külföldi forrásokban jelenik meg.
- Adatbázisok (DB)amelyek tárolására és rendszerezésére szolgálnakadatok, amelyekre ezt követően gépi tanulási modelleket és neurális hálózatokat képeznek. Az adatbázisból való információk helyes lekéréséhez az SQL (Structured Query Language) alapjainak ismerete is fontos.
Milyen mesterséges intelligencia alapú technológiákat használhat bármely vállalkozás
A legtöbb vállalati megoldás alapjánmesterséges intelligencia - belső költséges fejlesztések, amelyek létrehozásához informatikai szakemberekből és menedzserekből álló csapatra van szükség. Például a bankokban az AI-t hiteltermékekben használják pontozásra: ennek köszönhetően automatikusan meg lehet hozni a döntést a kölcsön kiadásáról. Az ilyen eszközöket a gyártás során is bevezetik, például a BMW AI-t az alkatrészek képeinek kiértékelésére és a szabványtól való eltérések valós időben történő azonosítására használják.
Vannak azonban olyan technológiák is, amelyeket minden vállalkozás használhat: ehhez vesznek egy kész megoldást, és saját igényeik szerint módosítják azt.
1. Számítógépes látás
Ez egy olyan technológiakészlet, amely lehetővé teszia neurális hálózatok segítése a kamerákból származó vizuális információk feldolgozásához. A gépi látásnak köszönhetően felismerheti a vonalkódokat, szövegeket, képeket stb. embereket, konkrétan az arcukat és a mozgásukat. Például egy biometrikus rendszer lehetővé teszi személyazonosságának igazolását az irodába való belépéshez vagy az áruk és szolgáltatások fizetéséhez, a Pyaterochkánál pedig a rendszeres ügyfelek „felismerésére” használják, hogy automatikusan kedvezményeket kínálnak nekik, és azonosítani tudják a sorozatos bolti tolvajokat. A gesztusfelismerő rendszer segítségével a kezével intve kérheti a zene váltását vagy a szám hangerejének módosítását. Így a Google mobileszközökben és okoshangszórókban, a Huawei pedig a zászlóshajója okostelefonjában valósította meg.
Az ilyen eszközök növelik a biztonságot és a szolgáltatás színvonalát, mivel a személynek nem kell további adatokat megadnia az ellenőrzéshez, vagy meg kell nyomnia a gombokat a berendezés vezérléséhez.
2. RPA (üzleti folyamatok robotika)
Az ICT szerint.Moszkva, a középvállalkozások minden második képviselője és a kisvállalkozások 40%-a mesterséges intelligencia-alapú programokat használ különféle feladatok automatizálására. Például az orosz Directum RX szolgáltatás segít a bejövő e-mailek és dokumentumok típus szerinti osztályozásában a feldolgozási idő csökkentése érdekében, míg egy másik hazai RPA Sherpa ellenőrzi a szerződő feleket a megállapodás megkötése előtt.
3. Prediktív modellek
Az ilyen eszközök abszolút használhatókkülönböző területek: a kiskereskedelemtől (a szupermarketekben történő eladások előrejelzéséhez, ahogy az X5 Retail Group teszi mind a 16 000 üzletében) a logisztikán át a szállítások tervezéséig. Az ilyen technológiák alkalmazásának köszönhetően lehetővé válik az erőforrások, nyersanyagok, munkaerő iránti kereslet előrejelzése, valamint hatékonyabb üzletfejlesztési stratégiák kialakítása, a marketing és pénzügyi műveletek kiigazítása, valamint a felhasználói élmény javítása.
4. Generatív modellek
A vállalatok aktívan implementálnak mesterséges intelligencia-algoritmusokatképek, szövegek és videók generálása szolgáltatásaiba a felhasználói élmény javítása érdekében. Így a Duolingo új funkciókat jelentett be a GPT-4 alapú alkalmazásban: az egyikben a felhasználó a szolgáltatás szereplőivel párbeszédben gyakorolhat egy idegen nyelvet, a másikban pedig a leckében tudhat meg többet a válaszáról annak érdekében, hogy megérteni például, hogy egy személy miért követi el ugyanazt a hibát. A modern építészeti irodákban pedig generatív tervezési szolgáltatásokat vesznek igénybe, amelyek segítenek optimalizálni az általuk kitalált megoldásokat, például egy rajzon több alkatrészből álló összeállítást ugyanazzal egy alkatrészre cserélnek.
Az AI fejlesztésének kilátásai
Egy amerikai kutatócég szerintA Gartner szerint az elkövetkező 6-8 évben megjelenni tervezett, bomlasztó digitális technológiák szinte mindegyike a mesterséges intelligenciához kapcsolódik, így megnő az igény az ilyen technológiák alkalmazására. Kutatása során három fő technológiai irányzatot azonosított:
1.Öntanuló algoritmusok,amelyek lehetővé teszik nagy tömbök használatátadatok előzetes előkészítése nélkül (ún. „jelölés”). Ez a megközelítés leginkább a számítógépes látással kapcsolatos feladatokra vonatkozik, például amikor ellenőrizni kell a kézzel írt aláírásokat, vagy meg kell határozni a videóban lévő objektum távolságát, valamint olyan természetes nyelvi feldolgozási feladatoknál, amelyekben szöveges dokumentumokat adnak bemenetként a modellekhez és akkor a következő mondatok előre jelezhetők mesterséges intelligencia segítségével vagy automatikusan észlelhetők a „mérgező” kifejezések.
2.Neuromorf számítástechnikalehetővé teszi számunkra, hogy pontosabban szimuláljuk az emberi munkátagy több mesterséges neuron létrehozásával egy hálózatban. Például az OpenWorm projekt már kifejlesztette a Caenorhabditis elegans orsóféreg idegrendszerének másolatát, amely 302 neuronból áll. Ez javítja az AI-termékek pontosságát és optimalizálja teljesítményüket.
3.Emberközpontú mesterséges intelligencia(Emberközpontú AI, HCAI).A fent leírt technológiákkal ellentétben ennek a terméknek nem az a célja, hogy lecserélje az embereket, hanem az, hogy együttműködés révén minél több iparágban és alkalmazásban összekapcsolja őket az MI-vel. A globális IT-vállalatok, például a Google mesterséges intelligencia fejlesztésén dolgoznak, amely alapértelmezés szerint teret enged az embereknek. Az egészségügyi ellátásnak köszönhetően a szakemberek jobb és gyorsabb döntéseket hozhatnak, a mesterséges intelligencia biztonságosabban és hatékonyabban fog működni.
A következő években a technológiák mennyisége alapjána gépi tanulás és a neurális hálózatok exponenciálisan növekedni fognak. Ha 2022-ben a globális piac méretét 136,6 millió dollárra becsülték, akkor 2030-ra az előrejelzések szerint 1811,8 milliárd dollárra nő majd az AI fejlesztésére és bevezetésére nem koncentráló vállalatok, amelyek nem csak technológiailag kezdenek lemaradni. haladó szervezetekkel, de megkockáztatják, hogy ügyfeleik az AI-t használó versenytársakhoz távoznak: a Google például elveszítheti a Samsunggal kötött 23 milliárd dolláros szerződését, mivel a Samsung azt fontolgatja, hogy a vállalat keresőjét egy termékre cseréli. a Microsoft Bingtől, amely integrált chatbottal rendelkezik. Ezért célszerű egy vállalkozásnak meghatározni, hogy mely mesterséges intelligencia technológiákat tudja megvalósítani a belső folyamatok optimalizálása és a piacon való vonzerejének növelése érdekében.
Olvass tovább:
A biológusok elmagyarázzák a főemlősök önkielégítésének evolúciós jelentőségét
A régészek gipsz „szarkofágokba” temetett ókori rómaiakat tanulmányoztak
Egy népszerű édesítőszert neveztek el, amely károsítja az emberi DNS-t
Borítókép: Kép: pressfoto a Freepik-en