כיום, 35% מהחברות משתמשות בבינה מלאכותית, ועוד 42% מתכננים ליישם אותה בעתיד. אַלגוֹרִיתְם
4 יתרונות של Python לעבודת בינה מלאכותית
פייתון היא אחת השפות הפופולריות ביותרתכנות בעולם: משתמשים בו 48% ממומחי ה-IT. בסוף 2022 הוא הפך למוביל בדירוג ה-IEEE Spectrum ובמדד TIOBE ולקח את המקום השני בסקר JetBrains.
Python הגיעה בראש השפות הפופולריות המובילות באינדקס TIOBE זו השנה השנייה.
ישנן מספר תכונות שעבורן Python נבחר על ידי מומחי ML:
1. תחביר פשוט
עקרון זה בא לידי ביטוי בפילוסופיה של השפה "זן פייתון":
- יפה עדיף על מכוער.
- מפורש עדיף על מרומז.
- פשוט עדיף על מורכב.
- הקריאה חשובה.
- אם קשה להסביר את היישום, הרעיון גרוע.
- אם קל להסביר את היישום, סביר להניח שהרעיון הוא רעיון טוב.
התחביר הברור של השפה עוזר לבחון השערות, לפתח תוכניות ולפתור אותן מהר יותר, והקוד הפשוט הניתן לקריאה תורם להפצה מהירה של רעיונות ולהחלפת ניסיון.
2. ספריות מוכנות
באחד הקטלוגים הפופולריים ביותרתוכנה שנכתבה ב- Python, ל- PyPI יש כעת למעלה מ-400 פרויקטים. ביניהם, למשל, יש כאלה שמפשטים ומזרזים משמעותית חישובים מורכבים, פיתוח אלגוריתמי ML ועבודה עם נתונים:
פרויקטים לדוגמה ב- PyPI
- TensorFlow היא ספריית למידת מכונה בקוד פתוח מגוגל המאפשרת לך ליצור ולאמן רשתות עצביות.
- PyTorch היא מתחרה ל-TensorFlow של פייסבוק. ספרייה זו קלה יותר לשימוש עבור משתמשים הודות ל-API קל לשימוש.
- Scikit-learn מספקת פונקציונליות המאפשרת לך לשנות קנה מידה ולקודד נתונים עבור מודלים של למידת מכונה, כמו גם לבנות ולהעריך אותם.
- Pandas עוזרת לעבד ולנתח נתונים טבלאיים, כמו גם להכין אותם להדרכה נוספת של אלגוריתמים.
- NumPy נועד לעבוד עם מערכים ומטריצות רב-ממדיות, שנמצאים בשימוש נרחב בניתוח נתונים.
- Gensim - ספרייה לבלתי מבוקרתמודלים נושאיים וניתוח דמיון של מסמכים. הוא נמצא בשימוש נרחב למשימות כמו סיכום טקסט ואשכול מסמכים. לדוגמה, אם אתה מאמן AI ומשתמש בפונקציה most_similar(), אתה יכול למצוא מילים דומות למה שהקלדת.
3. חוצה פלטפורמות
אותו קוד שנכתב ב-Python יהיהעובד באותה מידה על מערכות הפעלה שונות. הדבר מזרז משמעותית את תהליך הפיתוח, מכיוון שאין צורך ליצור גרסאות נפרדות עבור Windows, Linux, macOS, ובהתאם, לבדוק מאוחר יותר כל אחת מהן.
כמו כן, מתכנתים שכותבים AI ב-Python במערכות הפעלה שונות יכולים לשתף פעולה בקלות בפרויקט, מה שעוזר להפחית את העלות של פיתוח חוצה פלטפורמות לעסקים.
4. קהילת מפתחים
מפתחים שמשתמשים ב-Pythonמתאחדים בקהילות ברחבי העולם, שם הם מחליפים ידע בתחומים שונים של שימוש בשפת תכנות, כולל למידת מכונה. לדוגמה, MoscowPython מארחת באופן קבוע מפגשים שבהם מתכנתים משתפים את המקרים והשיטות המומלצות שלהם.
מה שאתה צריך לדעת מלבד Python כדי ליישם פתרונות מבוססי AI
בניגוד לפתרונות פתוחים המבוססים על מכונהרשתות למידה ועצביות, כמו ChatGPT ו-Midjourney, רק מפתחים עם רקע טכני מסוים יכולים לפתח וליישם טכנולוגיות בינה מלאכותית. מומחים כאלה, למשל, עברו הכשרה בנטולוגיה בקורס מדען נתונים. בנוסף לפייתון, הם צריכים לדעת:
- מתמטיקה גבוהה יותר.פתרון בעיות מתמטיות עוזרפיתוח חשיבה אלגוריתמית - מיומנות העומדת בבסיס עבודתו של כל מפתח בתחום למידת מכונה. כדי ליצור כלי בינה מלאכותית, עליך ללמוד מחדש או לרענן נושאים מקורס באוניברסיטה:
- אלגברה לינארית (המושג סקלר, וקטור, מטריצה, טנסור ופעולות עליהם);
- ניתוח מתמטי (נגזרות, חישוב וקטור/מטריקס/אלגוריתמים של גרדיאנט);
- תורת הסתברות וסטטיסטיקה (יסודות הסטטיסטיקה, יסודות העבודה עם הסתברויות, משתנים אקראיים, משפט בייס, התפלגויות).
- שפה אנגלית.ללא ידיעת השפה הזרה הזו, אי אפשר להפוך למומחה מבוקש בתחום הבינה המלאכותית: כל המאמרים והפיתוחים החדשים מופיעים לראשונה במקורות זרים.
- מסדי נתונים (DB)המשמשים לאחסון וארגוןנתונים, שעליהם מאומנים לאחר מכן מודלים של למידת מכונה ורשתות עצביות. כדי לאחזר נכון מידע ממסד הנתונים, חשוב גם לדעת את היסודות של SQL (Structured Query Language).
באילו טכנולוגיות מבוססות AI יכול כל עסק להשתמש
רוב הפתרונות הארגוניים מבוססים עלבינה מלאכותית - פיתוחים יקרים פנימיים, שיצירתם דורשת צוות של מומחי IT ומנהלים. לדוגמה, בבנקים משתמשים ב-AI במוצרי הלוואות לצורך ניקוד: הודות לכך, ניתן לקבל החלטה אוטומטית על הנפקת הלוואה. כלים כאלה מיושמים גם בייצור, למשל ב-BMW משתמשים בינה מלאכותית להערכת תמונות של רכיבים וזיהוי חריגות מהתקן בהם בזמן אמת.
עם זאת, יש גם טכנולוגיות שכל עסק יכול להשתמש בהן: לשם כך, הם לוקחים פתרון מוכן ומשנים אותו כך שיתאים לצרכים שלהם.
1. ראייה ממוחשבת
זהו סט של טכנולוגיות המאפשרעוזר לרשתות עצביות לעבד מידע חזותי ממצלמות. הודות לראיית מכונה, ניתן לזהות ברקודים, טקסט, תמונות וכו'. אנשים, ובמיוחד את פניהם ותנועותיהם. לדוגמה, מערכת ביומטרית מאפשרת לך לאמת את זהותך לצורך גישה למשרד או תשלום עבור סחורות ושירותים, וב-Pyaterochka היא משמשת ל"זיהוי" של לקוחות קבועים על מנת להציע להם הנחות אוטומטית, ולזהות גנבים סדרתיים. באמצעות מערכת זיהוי המחוות, אתה יכול לנופף ביד שלך כדי לבקש להחליף מוזיקה או לשנות את עוצמת הקול של רצועה. כך, גוגל הטמיעה אותו במכשירים ניידים וברמקולים חכמים, ו-Huawei הטמיעה אותו בסמארטפון הדגל שלה.
כלים כאלה מגבירים את האבטחה ואת רמת השירות, מכיוון שאדם לא צריך להזין נתונים נוספים לאימות או ללחוץ על כפתורים כדי לשלוט בציוד.
2. RPA (רובוטיקה של תהליכים עסקיים)
לפי ICT.מוסקבה, כל נציג שני של עסקים בינוניים ו-40% מהעסקים הקטנים משתמשים בתוכנות מבוססות בינה מלאכותית כדי לבצע אוטומציה של מגוון משימות. לדוגמה, השירות הרוסי Directum RX עוזר לסווג מיילים ומסמכים נכנסים לפי סוג על מנת להפחית את זמן העיבוד שלהם, בעוד שרפה RPA מקומית אחרת בודקת צדדים נגדיים לפני סיום הסכם.
3. מודלים חזויים
ניתן להשתמש בכלים כאלה באופן מוחלטתחומים שונים: מקמעונאות (חיזוי מכירות בסופרמרקטים, כפי ש-X5 Retail Group עושה עבור כל אחת מ-16,000 החנויות שלה) ועד לוגיסטיקה לתכנון משלוחים. הודות לשימוש בטכנולוגיות מסוג זה, ניתן לחזות את הביקוש למשאבים, חומרי גלם, כוח אדם, וכן ליצור אסטרטגיות פיתוח עסקיות יעילות יותר, להתאים את הפעולות השיווקיות והפיננסיות ולשפר את חווית המשתמש.
4. מודלים גנרטיביים
חברות מיישמות באופן פעיל אלגוריתמי AI עבורהפקת תמונות, טקסט וסרטונים לשירותים שלך כדי לשפר את חווית המשתמש. כך הכריזה Duolingo על פונקציות חדשות באפליקציה המבוססת על GPT-4: באחת מהן המשתמש יכול לתרגל שפה זרה בדיאלוג עם דמויות השירות, ובאחרת ללמוד עוד על תשובתו בשיעור לפי הסדר להבין, למשל, מדוע אדם עושה את אותה טעות. ובלשכות אדריכלות מודרניות הם משתמשים בשירותים לתכנון גנרטיבי, שעוזרים לייעל את הפתרונות שהם הגיעו אליהם, למשל, החלפת מכלול של מספר חלקים בשרטוט באותו אחד עם רכיב אחד.
סיכויים לפיתוח AI
לפי חברת מחקר אמריקאיתגרטנר, כמעט כל הטכנולוגיות הדיגיטליות המשבשות המתוכננות לצאת ב-6-8 השנים הקרובות קשורות לבינה מלאכותית, כך שהצורך בשימוש בטכנולוגיות כאלה יגדל. במחקרה היא זיהתה שלוש מגמות טכנולוגיות עיקריות:
1.אלגוריתמים ללמידה עצמית,המאפשרים לך להשתמש במערכים גדוליםנתונים ללא הכנה מוקדמת שלהם (מה שנקרא "סימון"). גישה זו רלוונטית ביותר למשימות הקשורות לראייה ממוחשבת, למשל, כאשר אתה צריך לאמת חתימות ידיים או לקבוע את המרחק לאובייקט בסרטון, ומשימות עיבוד שפה טבעית, שבהן מסמכי טקסט מוזנים למודלים כקלט ואז ניתן לחזות את המשפטים הבאים באמצעות AI או לזהות באופן אוטומטי ביטויים "רעילים".
2.מחשוב נוירומורפייאפשר לנו לדמות בצורה מדויקת יותר את עבודתו של האדםמוח על ידי יצירת נוירונים מלאכותיים נוספים ברשת אחת. לדוגמה, פרויקט OpenWorm כבר פיתח עותק של מערכת העצבים של התולעת העגולה Caenorhabditis elegans, המורכבת מ-302 נוירונים. זה ישפר את הדיוק של מוצרי AI וייעל את הביצועים שלהם.
3.בינה מלאכותית ממוקדת האדם(בינה מלאכותית במרכז האדם, HCAI).שלא כמו הטכנולוגיות שתוארו לעיל, המטרה של המוצר הזה היא לא להחליף אנשים, אלא לחבר אותם עם AI במספר המקסימלי של תעשיות ויישומים באמצעות שיתוף פעולה. תאגידי IT גלובליים כמו גוגל מפתחים בינה מלאכותית, אשר כברירת מחדל משאירה מקום לאדם. הודות ל-HCAI, מומחים יוכלו לקבל החלטות טובות ומהירות יותר, ובינה מלאכותית תעבוד בטוחה ויעילה יותר.
בשנים הקרובות, נפח הטכנולוגיות המבוססות עללמידת מכונה ורשתות עצביות יתרבו. אם בשנת 2022 נאמד גודל השוק העולמי ב-136.6 מיליון דולר, עד שנת 2030 הוא צפוי לצמוח ל-1.811.8 מיליארד דולר. כבר היום חברות שלא מתמקדות בפיתוח והטמעה של בינה מלאכותית לא רק מתחילות לפגר מאחור יותר ארגונים טכנולוגיים, אבל ומסתכנים שהלקוחות שלהם יעזבו למתחרים המופעלים על ידי בינה מלאכותית: גוגל עלולה להפסיד חוזה של 23 מיליארד דולר עם סמסונג מאחר שהאחרונה שוקלת להחליף את מנוע החיפוש של התאגיד במוצר Bing של מיקרוסופט, המשלב צ'טבוט. לכן, רצוי שעסק יקבע אילו טכנולוגיות בינה מלאכותית הוא יכול ליישם על מנת לייעל תהליכים פנימיים ולהגביר את האטרקטיביות שלו בשוק.
קרא עוד:
ביולוגים מסבירים את המשמעות האבולוציונית של אוננות בפרימטים
ארכיאולוגים חקרו את הרומאים הקדמונים שנקברו ב"סרקופגים" מגבס
נקרא ממתיק פופולרי שפוגע ב-DNA האנושי
תמונת שער: תמונה מאת pressfoto ב-Freepik