I dag brukes kunstig intelligens av 35% av selskapene, og ytterligere 42% planlegger åAlgoritme
4 fordeler med Python for AI-arbeid
Python er et av de mest populære programmeringsspråkene i verden: det brukes48% av IT professionals.At slutten av 2022 ble de ledende i IEEE Spectrum og TIOBE rangeringer, og tok andreplassen i JetBrains-undersøkelsen.
Python har toppet de mest populære språkene i TIOBE-indeksen for andre år.
Det er flere funksjoner som Python er valgt for av ML-spesialister:
1. Enkel syntaks
Dette prinsippet gjenspeiles i filosofien til språket "Zen Python":
- Vakkert er bedre enn stygt.
- Eksplisitt er bedre enn implisitt.
- Enkelt er bedre enn komplekst.
- Lesbarhet er viktig.
- Hvis implementeringen er vanskelig å forklare, er ideen dårlig.
- Hvis implementeringen er enkel å forklare, er ideen mest sannsynlig god.
Språkets klare syntaks bidrar til å teste hypoteser, utvikle programmer og feilsøke dem raskere, og den enkle lesbare koden bidrar til rask spredning av ideer og erfaringsutveksling.
2. Klare biblioteker
En av de mest populære katalogene med programvare skrevet i Python, PyPI har nå mer enn 400 prosjekter.Blant dem er det for eksempel de som i stor grad forenkler og fremskynderkomplekse beregninger, utvikling av ML-algoritmer og arbeid med data:
Eksempelprosjekter i PyPI
- TensorFlow er et maskinlæringsbibliotek med åpen kildekode fra Google som lar deg lage og trene nevrale nettverk.
- PyTorch er en konkurrent til Facebooks TensorFlow. Dette biblioteket er enklere for brukere å bruke på grunn av den brukervennlige API-en.
- Scikit-learn gir funksjonalitet som lar deg skalere og kode data for maskinlæringsmodeller, samt bygge og evaluere dem.
- Pandas bidrar til å behandle og analysere tabelldata, samt forberede den for videre opplæring av algoritmer.
- NumPy er designet for å fungere med flerdimensjonale matriser og matriser, som er mye brukt i dataanalyse.
- Gensim - bibliotek for ukontrollerttematisk modellering og likhetsanalyse av dokumenter. Den er mye brukt til oppgaver som tekstsammendrag og dokumentgruppering. Hvis du for eksempel trener en AI og bruker most_similar()-funksjonen, kan du finne ord som ligner på det du skrev.
3. Cross-plattform
Den samme koden skrevet i Python vil fungere like bra på forskjellige operativsystemer.Dette øker utviklingsprosessen betydelig, siden det ikke er behov for å lage separate versjoner for Windows, Linux, macOS og følgelig teste hver av dem senere.
Programmerere som skriver AI i Python på forskjellige operativsystemer kan også enkelt samarbeide om et prosjekt, noe som bidrar til å redusere kostnadene ved utvikling på tvers av plattformer for bedrifter.
4. Fellesskap av utviklere
Utviklere som bruker Pythonforenes i samfunn rundt om i verden, hvor de utveksler kunnskap på ulike områder for bruk av et programmeringsspråk, inkludert maskinlæring. For eksempel arrangerer MoscowPython regelmessig møter der programmerere deler sine saker og beste praksis.
Hva du trenger å vite i tillegg til Python for å implementere AI-baserte løsninger
I motsetning til åpne løsninger basert på maskinlærings- og nevrale nettverk, som ChatGPT og Midjourney, er det bare utviklere med en viss teknisk bakgrunn som kan utvikle og implementere kunstig intelligens-teknologier. Slike spesialister er for eksempel utdannet i Netology på Data Scientist-kurset. I tillegg til Python bør de vite:
- Høyere matematikk. Решение математических задач способствует развитию алгоритмического мышления — навыка, который лежит в основе работы любого разработчика в сфере машинного обучения. Для создания ИИ-инструментов нужно выучить заново или освежить темы из университетского курса:
- линейную алгебру (понятие скаляра, вектора, матрицы, тензора и действий над ними);
- matematisk analyse (derivater, vektor/matrisekalkulus/gradientalgoritmer);
- sannsynlighetsteori og statistikk (grunnleggende om statistikk, grunnleggende arbeid med sannsynligheter, tilfeldige variabler, Bayes' teorem, fordelinger).
- Английский язык. Uten kunnskap om dette fremmedspråket er det umulig å bli en ettertraktet spesialist innen AI: alle nye artikler og utviklinger vises først i utenlandske kilder.
- Databaser (DB)som brukes til å lagre og organiseredata, som maskinlæringsmodeller og nevrale nettverk deretter trenes på. For å riktig hente informasjon fra databasen er det også viktig å kjenne til det grunnleggende om SQL (Structured Query Language).
Hvilke AI-baserte teknologier kan enhver bedrift bruke
De fleste bedriftsløsninger basert påkunstig intelligens - interne dyre utviklinger, hvis opprettelse krever et team av IT-spesialister og ledere. For eksempel, i banker, brukes AI i låneprodukter for scoring: Takket være dette er det mulig å automatisk ta en beslutning om å utstede et lån. Slike verktøy blir også implementert i produksjon, for eksempel i BMW brukes AI til å evaluere bilder av komponenter og identifisere avvik fra standarden i dem i sanntid.
Тем не менее, есть и такие технологии, которые может использовать любой бизнес: для этого берут готовое решение и дорабатывают под собственные нужды.
1. Datasyn
Это набор технологий, который позволяет при помощи нейросетей обрабатывать визуальную информацию с камер. Благодаря машинному зрению можно распознавать штрих-коды, текст, изображения, в т.ч. людей, а также конкретно их лица и движения. Например, биометрическая система позволяет верифицировать личность для доступа в офис или для оплаты товаров и услуг, а в «Пятерочке» ее применяют для «узнавания» постоянных клиентов, чтобы автоматически предлагать им скидки, и для выявления серийных магазинных воров. С помощью системы распознавания жестов же можно взмахом руки попросить переключить музыку или изменить громкость трека. Так, Google внедрила ее в мобильные устройства и умные колонки, а Huawei — в свой флагманский смартфон.
Slike verktøy øker sikkerheten og servicenivået, fordi en person ikke trenger å legge inn tilleggsdata for verifisering eller trykke på knapper for å kontrollere utstyr.
2. RPA (robotikk av forretningsprosesser)
I følge IKT.Moskva, annenhver representant for mellomstore bedrifter og 40 % av små bedrifter bruker AI-baserte programmer for å automatisere en rekke oppgaver. For eksempel hjelper den russiske tjenesten Directum RX med å klassifisere innkommende e-poster og dokumenter etter type for å redusere behandlingstiden deres, mens en annen innenlandsk RPA-sherpa sjekker motparter før de inngår en avtale.
3. Prediktive modeller
Такие инструменты могут применяться в абсолютно разных сферах: от ритейла (чтобы предсказывать продажи в супермаркетах, как это делает X5 Retail Group для каждого из своих 16 000 магазинов) до логистики, чтобы планировать поставки. Благодаря использованию таких технологий можно прогнозировать спрос на ресурсы, сырье, рабочую силу, а также создавать более эффективные стратегии развития бизнеса, корректировать маркетинг и финансовые операции и улучшать пользовательский опыт.
4. Generative modeller
Компании активно внедряют алгоритмы AI для генерации изображений, текста и видео в свои сервисы для улучшения пользовательского опыта. Так, Duolingo анонсировала новые функции в приложении на основе GPT-4: в одной из них пользователь может практиковать иностранный язык в диалоге с персонажами сервиса, а в другой — узнать больше о своем ответе на уроке, чтобы понять, например, почему человек совершает одну и ту же ошибку. А в современных архитектурных бюро же используют сервисы для генеративного дизайна, которые помогают оптимизировать придуманные решения, например, заменяют узел из нескольких деталей в чертеже на такой же с одним компонентом.
Utsikter for utvikling av AI
По мнению американской исследовательской компании Gartner, практически все прорывные цифровые технологии, которые планируют выпустить в ближайшие 6-8 лет, связаны с искусственным интеллектом, поэтому необходимость использования таких технологий будет возрастать. В своем исследовании она обозначила три главных технологических тренда:
1. Самообучающиеся алгоритмы, som lar deg bruke store matriserdata uten deres foreløpige forberedelse (den såkalte "markup"). Denne tilnærmingen er mest relevant for oppgaver relatert til datasyn, for eksempel når du trenger å verifisere håndsignaturer eller bestemme avstanden til et objekt på en video, og naturlig språkbehandlingsoppgaver, der tekstdokumenter mates til modellene som input og deretter kan følgende setninger forutses ved hjelp av AI eller automatisk oppdage "giftige" fraser.
2.Нейроморфные вычисления позволят точнее моделировать работу человеческого мозга с помощью создания большего числа искусственных нейронов в одной сети. Например, уже сейчас в рамках проекта OpenWorm разработали копию нервной системы круглого червя Caenorhabditis elegans, состоящей из 302 нейронов. Благодаря этому можно будет повысить точность продуктов на базе ИИ и оптимизировать их производительность.
3.Человекоориентированный искусственный интеллект (Menneskesentrert AI, HCAI).I motsetning til teknologiene beskrevet ovenfor, er ikke målet med dette produktet å erstatte mennesker, men å gjøre dem venner med AI i det maksimale antallet bransjer og applikasjoner gjennom samarbeid. Globale IT-selskaper som Google utvikler AI, som som standard etterlater et sted for en person. Takket være HCAI vil spesialister kunne ta bedre og raskere beslutninger, og kunstig intelligens vil fungere tryggere og mer effektivt.
I de kommende årene vil volumet av teknologier basert påmaskinlæring og nevrale nettverk vil formere seg. Hvis størrelsen på det globale markedet i 2022 ble estimert til 136,6 millioner dollar, er det spådd å vokse til 1,811,8 milliarder dollar innen 2030. Allerede i dag begynner ikke selskaper som ikke fokuserer på utvikling og implementering av AI bare å henge etter mer teknologiske organisasjoner, men og risikerer at kundene deres drar til AI-drevne konkurrenter: Google kan for eksempel miste en kontrakt på 23 milliarder dollar med Samsung da sistnevnte vurderer å erstatte selskapets søkemotor med Microsofts Bing-produkt, som integrerer en chatbot. Derfor er det ønskelig for en virksomhet å bestemme hvilke kunstig intelligens-teknologier den kan implementere for å optimere interne prosesser og øke sin attraktivitet i markedet.
Les mer:
Biologer forklarer den evolusjonære betydningen av onani hos primater
Arkeologer har studert de gamle romerne begravet i gips "sarkofager"
Kåret til et populært søtningsmiddel som skader menneskelig DNA
Forsidebilde: Bilde av pressfoto på Freepik