Šobrīd 35% uzņēmumu izmanto mākslīgo intelektu, un vēl 42% plāno to ieviest nākotnē. Algoritms
4 Python priekšrocības AI darbam
Python ir viena no populārākajām valodāmprogrammēšana pasaulē: to izmanto 48% IT speciālistu. 2022. gada beigās viņš kļuva par līderi IEEE Spectrum reitingā un TIOBE indeksā un ieņēma otro vietu JetBrains aptaujā.
Python jau otro gadu ieņem vadošo vietu populārākajās valodās pēc TIOBE indeksa
Ir vairākas funkcijas, kurām Python ir izvēlējušies ML speciālisti:
1. Vienkārša sintakse
Šis princips ir atspoguļots Python valodas filozofijā:
- Skaists ir labāks par neglītu.
- Skaidrs ir labāks nekā netiešs.
- Vienkāršs ir labāks par sarežģītu.
- Lasāmībai ir nozīme.
- Ja īstenošana ir grūti izskaidrojama, ideja ir slikta.
- Ja īstenošana ir viegli izskaidrojama, ideja, visticamāk, ir laba.
Skaidra valodas sintakse palīdz ātri pārbaudīt hipotēzes, izstrādāt programmas un tās atkļūdot, bet vienkāršs, lasāms kods veicina ātru ideju izplatību un pieredzes apmaiņu.
2. Gatavās bibliotēkas
Vienā no populārākajiem katalogiemprogrammatūra, kas rakstīta Python, PyPI tagad ir vairāk nekā 400 projektu. Starp tiem, piemēram, ir tādi, kas būtiski vienkāršo un paātrina sarežģītus aprēķinus, ML algoritmu izstrādi un darbu ar datiem:
Piemēri projekti PyPI
- TensorFlow ir Google atvērta mašīnmācīšanās bibliotēka, kas ļauj izveidot un apmācīt neironu tīklus.
- PyTorch ir Facebook TenserFlow konkurents. Lietotājiem ir vieglāk izmantot šo bibliotēku, jo tā ir viegli lietojama API.
- Scikit-learn nodrošina funkcionalitāti, kas ļauj mērogot un kodēt datus mašīnmācīšanās modeļiem, kā arī tos veidot un novērtēt.
- Pandas palīdz apstrādāt un analizēt tabulas datus, kā arī sagatavot tos tālākai algoritmu apmācībai.
- NumPy ir paredzēts darbam ar daudzdimensiju masīviem un matricām, ko plaši izmanto datu analīzē.
- Gensim - bibliotēka bez uzraudzībastēmu modelēšana un dokumentu līdzības analīze. To plaši izmanto tādiem uzdevumiem kā teksta apkopošana un dokumentu klasterēšana. Piemēram, ja apmācāt AI un izmantojat funkciju most_similar(), varat atrast vārdus, kas ir līdzīgi ievadei.
3. Vairāku platformu
Tas pats kods, kas rakstīts Python, būsdarbojas vienlīdz labi dažādās operētājsistēmās. Tas ievērojami paātrina izstrādes procesu, jo nav nepieciešams izveidot atsevišķas versijas operētājsistēmai Windows, Linux, macOS un attiecīgi vēlāk pārbaudīt katru no tām.
Arī programmētāji, kuri raksta AI Python dažādās operētājsistēmās, var viegli sadarboties projekta ietvaros, kas palīdz samazināt izmaksas par starpplatformu attīstību uzņēmumiem.
4. Izstrādātāju kopiena
Izstrādātāji, kas izmanto Pythonapvienoties kopienās visā pasaulē, kur viņi apmainās ar zināšanām par dažādām programmēšanas valodu lietošanas jomām, tostarp mašīnmācīšanos. Piemēram, MoscowPython regulāri rīko tikšanās, kurās programmētāji dalās ar saviem gadījumiem un paraugpraksi.
Kas papildus Python ir jāzina, lai ieviestu uz AI balstītus risinājumus?
Atšķirībā no atvērtiem uz mašīnu balstītiem risinājumiemmācīšanās un neironu tīkli, piemēram, ChatGPT un Midjourney, tikai izstrādātāji ar noteiktu tehnisko pieredzi var izstrādāt un ieviest mākslīgā intelekta tehnoloģijas. Šādi speciālisti, piemēram, tiek apmācīti netoloģijā kursā “Datu zinātnieks”. Papildus Python viņiem jāzina:
- Augstākā matemātika.Matemātisko uzdevumu risināšana palīdzalgoritmiskās domāšanas attīstība - prasme, kas ir jebkura izstrādātāja darba pamatā mašīnmācības jomā. Lai izveidotu AI rīkus, jums atkārtoti jāapgūst vai jāatjaunina universitātes kursa tēmas.
- lineārā algebra (skalāra, vektora, matricas, tenzora jēdziens un darbības uz tiem);
- matemātiskā analīze (atvasinājumi, vektoru/matricu aprēķini/gradienta algoritmi);
- varbūtību teorija un statistika (statistikas pamati, darba ar varbūtībām pamati, gadījuma lielumi, Beiza teorēma, sadalījumi).
- angļu valoda.Nezinot šo svešvalodu, nav iespējams kļūt par pieprasītu speciālistu AI jomā: visi jaunie raksti un notikumi vispirms parādās ārvalstu avotos.
- Datu bāzes (DB)kuras izmanto uzglabāšanai un organizēšanaidati, par kuriem pēc tam tiek apmācīti mašīnmācīšanās modeļi un neironu tīkli. Lai pareizi izgūtu informāciju no datu bāzes, ir svarīgi zināt arī SQL (strukturētās vaicājumu valodas) pamatus.
Kādas uz AI balstītas tehnoloģijas var izmantot jebkurš uzņēmums?
Lielākā daļa uzņēmumu risinājumu ir balstīti uzmākslīgais intelekts - iekšējas dārgas izstrādes, kuru izveidei nepieciešama IT speciālistu un vadītāju komanda. Piemēram, bankas kredītproduktos izmanto AI punktu noteikšanai: pateicoties tam, tās var automātiski pieņemt lēmumu par aizdevuma izsniegšanu. Šādi rīki tiek ieviesti arī ražošanā, piemēram, BMW AI izmanto, lai novērtētu komponentu attēlus un reāllaikā identificētu tajos novirzes no standarta.
Tomēr ir arī tehnoloģijas, kuras var izmantot jebkurš uzņēmums: šim nolūkam viņi ņem gatavu risinājumu un pārveido to atbilstoši savām vajadzībām.
1. Datorredze
Šis ir tehnoloģiju kopums, kas ļaujpalīdzot neironu tīkliem apstrādāt vizuālo informāciju no kamerām. Pateicoties mašīnredzei, jūs varat atpazīt svītrkodus, tekstu, attēlus utt. cilvēkiem, kā arī konkrēti viņu sejām un kustībām. Piemēram, biometriskā sistēma ļauj pārbaudīt savu identitāti, lai piekļūtu birojam vai norēķinātos par precēm un pakalpojumiem, un uzņēmumā Pyaterochka to izmanto pastāvīgo klientu “atpazīšanai”, lai automātiski piedāvāt viņiem atlaides un identificēt sērijveida veikalu zagļus. Izmantojot žestu atpazīšanas sistēmu, varat pamāt ar roku, lai lūgtu pārslēgt mūziku vai mainīt ieraksta skaļumu. Tādējādi Google to ir ieviesis mobilajās ierīcēs un viedajos skaļruņos, un Huawei to ir ieviesis savā vadošajā viedtālrunī.
Šādi rīki paaugstina drošību un apkalpošanas līmeni, jo cilvēkam nav jāievada papildu dati pārbaudei vai jāspiež pogas, lai vadītu iekārtu.
2. RPA (robotikas biznesa procesu automatizācija)
Saskaņā ar IKT.Maskava, katrs otrais vidējo uzņēmumu pārstāvis un 40% mazo uzņēmumu izmanto uz AI balstītas programmas dažādu uzdevumu automatizēšanai. Piemēram, Krievijas pakalpojums Directum RX palīdz klasificēt ienākošos e-pastus un dokumentus pēc veidiem, lai samazinātu to apstrādes laiku, un cits vietējais RPA šerpa pirms līguma noslēgšanas pārbauda darījuma partnerus.
3. Prognozējošie modeļi
Šādus rīkus var izmantot absolūtidažādas jomas: no mazumtirdzniecības (lai prognozētu pārdošanu lielveikalos, kā to dara X5 Retail Group katram no saviem 16 000 veikaliem) līdz loģistikai, lai plānotu piegādes. Pateicoties šādu tehnoloģiju izmantošanai, iespējams prognozēt resursu, izejvielu, darbaspēka pieprasījumu, kā arī izveidot efektīvākas biznesa attīstības stratēģijas, pielāgot mārketinga un finanšu operācijas un uzlabot lietotāju pieredzi.
4. Ģeneratīvie modeļi
Uzņēmumi aktīvi ievieš AI algoritmusattēlu, teksta un video ģenerēšana savos pakalpojumos, lai uzlabotu lietotāju pieredzi. Tādējādi Duolingo paziņoja par jaunām funkcijām lietojumprogrammā, kuras pamatā ir GPT-4: vienā no tām lietotājs var praktizēt svešvalodu dialogā ar pakalpojuma varoņiem, bet citā - uzzināt vairāk par viņa atbildi nodarbībā, lai lai saprastu, piemēram, kāpēc cilvēks pieļauj vienu un to pašu kļūdu. Un mūsdienu arhitektu birojos viņi izmanto ģeneratīvās projektēšanas pakalpojumus, kas palīdz optimizēt viņu piedāvātos risinājumus, piemēram, vairāku detaļu komplektu zīmējumā aizstājot ar vienu un to pašu ar vienu komponentu.
AI attīstības perspektīvas
Saskaņā ar amerikāņu pētījumu kompānijas datiemGartner, gandrīz visas graujošās digitālās tehnoloģijas, kuras plānots izlaist tuvāko 6-8 gadu laikā, ir saistītas ar mākslīgo intelektu, tāpēc pieaugs nepieciešamība izmantot šādas tehnoloģijas. Savā pētījumā viņa identificēja trīs galvenās tehnoloģiskās tendences:
1.Pašmācības algoritmi,kas ļauj izmantot lielus masīvusdatus bez to iepriekšējas sagatavošanas (tā sauktā “marķēšana”). Šī pieeja ir visatbilstošākā uzdevumiem, kas saistīti ar datorredzi, piemēram, ja nepieciešams pārbaudīt ar roku rakstītus parakstus vai noteikt attālumu līdz objektam video, un dabiskās valodas apstrādes uzdevumiem, kuros teksta dokumenti tiek nodrošināti kā ievade modeļiem un tad šādus teikumus var paredzēt, izmantojot AI vai automātiski noteikt “toksiskas” frāzes.
2.Neiromorfā skaitļošanaļaus precīzāk simulēt cilvēka darbusmadzenes, radot vairāk mākslīgo neironu vienā tīklā. Piemēram, OpenWorm projektā jau ir izstrādāta apaļtārpu Caenorhabditis elegans nervu sistēmas kopija, kas sastāv no 302 neironiem. Tas uzlabos AI produktu precizitāti un optimizēs to veiktspēju.
3.Uz cilvēku vērsts mākslīgais intelekts(uz cilvēku centrēts AI, HCAI).Atšķirībā no iepriekš aprakstītajām tehnoloģijām, šī produkta mērķis nav aizstāt cilvēkus, bet gan sadarbības ceļā savienot tos ar AI pēc iespējas vairākās nozarēs un lietojumprogrammās. Globālās IT korporācijas, piemēram, Google, izstrādā AI, kas pēc noklusējuma atstāj vietu cilvēkiem. Pateicoties HCAI, speciālisti varēs pieņemt labākus un ātrākus lēmumus, un mākslīgais intelekts darbosies drošāk un efektīvāk.
Nākamajos gados tehnoloģiju apjoms, pamatojoties uzmašīnmācīšanās un neironu tīkli pieaugs eksponenciāli. Ja 2022. gadā globālā tirgus apjoms tika lēsts 136,6 miljonu dolāru apmērā, tad līdz 2030. gadam tiek prognozēts, ka tas pieaugs līdz 1811,8 miljardiem dolāru Jau šobrīd uzņēmumi, kas nekoncentrējas uz AI izstrādi un ieviešanu, ne tikai sāk atpalikt no tehnoloģiskā progresa. progresīvām organizācijām, bet un riskē, ka viņu klienti dosies pie konkurentiem, izmantojot AI: piemēram, Google var zaudēt 23 miljardu dolāru līgumu ar Samsung, jo Samsung apsver korporācijas meklētājprogrammas aizstāšanu ar produktu. no Microsoft Bing, kurā ir integrēts tērzēšanas robots. Tāpēc biznesam vēlams noteikt, kādas mākslīgā intelekta tehnoloģijas tas var ieviest, lai optimizētu iekšējos procesus un palielinātu savu pievilcību tirgū.
Lasīt vairāk:
Biologi skaidro primātu masturbācijas evolucionāro nozīmi
Arheologi pētījuši senos romiešus, kas aprakti ģipša “sarkofāgos”
Ir nosaukts populārs saldinātājs, kas bojā cilvēka DNS
Vāka fotoattēls: Attēls ar pressfoto vietnē Freepik