Hoje, 35% das empresas utilizam inteligência artificial e outros 42% planeiam implementá-la no futuro. Algoritmo
4 benefícios do Python para o trabalho de IA
Python é uma das linguagens mais popularesprogramação do mundo: é utilizada por 48% dos especialistas em TI. Ao final de 2022, tornou-se líder no ranking IEEE Spectrum e no índice TIOBE e ficou em segundo lugar na pesquisa JetBrains.
O Python liderou as principais linguagens populares no índice TIOBE pelo segundo ano.
Existem vários recursos para os quais o Python é escolhido por especialistas em ML:
1. Sintaxe simples
Este princípio é refletido na filosofia da linguagem "Zen Python":
- Bonito é melhor que feio.
- Explícito é melhor que implícito.
- Simples é melhor que complexo.
- A legibilidade é importante.
- Se a implementação for difícil de explicar, a ideia é ruim.
- Se a implementação for fácil de explicar, a ideia provavelmente é boa.
A sintaxe clara da linguagem ajuda a testar hipóteses, desenvolver programas e depurá-los com mais rapidez, e o código simples e legível contribui para a rápida disseminação de ideias e troca de experiências.
2. Bibliotecas prontas
Em um dos catálogos mais popularessoftware escrito em Python, o PyPI agora tem mais de 400 projetos. Entre eles, por exemplo, estão aqueles que simplificam e agilizam significativamente cálculos complexos, desenvolvimento de algoritmos de ML e trabalho com dados:
Projetos de exemplo em PyPI
- TensorFlow é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto do Google que permite criar e treinar redes neurais.
- O PyTorch é um concorrente do TensorFlow do Facebook. Essa biblioteca é mais fácil para os usuários usarem devido à API fácil de usar.
- O Scikit-learn fornece funcionalidade que permite dimensionar e codificar dados para modelos de aprendizado de máquina, bem como construí-los e avaliá-los.
- O Pandas ajuda a processar e analisar dados tabulares, bem como prepará-los para treinamento adicional de algoritmos.
- O NumPy foi projetado para trabalhar com arrays e matrizes multidimensionais, amplamente utilizados na análise de dados.
- Gensim - biblioteca para descontroladomodelagem temática e análise de similaridade de documentos. É amplamente utilizado para tarefas como resumo de texto e agrupamento de documentos. Por exemplo, se você treinar um AI e usar a função most_similar(), poderá encontrar palavras semelhantes ao que você digitou.
3. Plataforma cruzada
O mesmo código escrito em Python seráfuncionam igualmente bem em diferentes sistemas operacionais. Isso acelera significativamente o processo de desenvolvimento, pois não há necessidade de criar versões separadas para Windows, Linux, macOS e, consequentemente, testar posteriormente cada uma delas.
Além disso, os programadores que escrevem IA em Python em diferentes sistemas operacionais podem colaborar facilmente em um projeto, o que ajuda a reduzir o custo de desenvolvimento de plataforma cruzada para empresas.
4. Comunidade de desenvolvedores
Desenvolvedores que usam Pythonse unem em comunidades ao redor do mundo, onde trocam conhecimentos em diversas áreas do uso de uma linguagem de programação, incluindo aprendizado de máquina. Por exemplo, o MoscowPython hospeda regularmente encontros onde os programadores compartilham seus casos e melhores práticas.
O que você precisa saber além do Python para implementar soluções baseadas em IA
Ao contrário das soluções abertas baseadas na máquinaaprendizagem e redes neurais, como ChatGPT e Midjourney, apenas desenvolvedores com uma certa formação técnica podem desenvolver e implementar tecnologias de inteligência artificial. Esses especialistas, por exemplo, são formados em Netologia no curso Data Scientist. Além de Python, eles devem saber:
- Matemática superior.Resolver problemas matemáticos ajudadesenvolvimento do pensamento algorítmico - uma habilidade que fundamenta o trabalho de qualquer desenvolvedor na área de aprendizado de máquina. Para criar ferramentas de IA, você precisa reaprender ou aprimorar tópicos de um curso universitário:
- álgebra linear (o conceito de escalar, vetor, matriz, tensor e ações sobre eles);
- análise matemática (derivadas, cálculo vetorial/matriz/algoritmos de gradiente);
- teoria da probabilidade e estatística (noções básicas de estatística, noções básicas de trabalho com probabilidades, variáveis aleatórias, teorema de Bayes, distribuições).
- Língua Inglesa.Sem o conhecimento dessa língua estrangeira, é impossível se tornar um especialista cobiçado na área de IA: todos os novos artigos e desenvolvimentos aparecem primeiro em fontes estrangeiras.
- Bancos de dados (DB)que são usados para armazenar e organizardados, nos quais modelos de aprendizado de máquina e redes neurais são posteriormente treinados. Para recuperar corretamente as informações do banco de dados, também é importante conhecer os fundamentos do SQL (Structured Query Language).
Quais tecnologias baseadas em IA qualquer empresa pode usar
A maioria das soluções corporativas baseadas eminteligência artificial - desenvolvimentos internos caros, cuja criação requer uma equipe de especialistas e gerentes de TI. Por exemplo, nos bancos, a IA é usada em produtos de empréstimo para pontuação: graças a isso, é possível tomar uma decisão automática sobre a emissão de um empréstimo. Essas ferramentas também estão sendo implementadas na produção, por exemplo, na BMW, a IA é usada para avaliar imagens de componentes e identificar desvios do padrão neles em tempo real.
Porém, também existem tecnologias que qualquer empresa pode utilizar: para isso, pega uma solução pronta e a modifica para atender às suas necessidades.
1. Visão computacional
Trata-se de um conjunto de tecnologias que permiteajudando redes neurais a processar informações visuais de câmeras. Graças à visão mecânica, você pode reconhecer códigos de barras, texto, imagens, etc. pessoas, bem como especificamente seus rostos e movimentos. Por exemplo, um sistema biométrico permite verificar a sua identidade para aceder ao escritório ou pagar bens e serviços, e na Pyaterochka é utilizado para “reconhecer” clientes habituais, a fim de oferecer descontos automaticamente e identificar ladrões em série. Usando o sistema de reconhecimento de gestos, você pode acenar com a mão para pedir para trocar de música ou alterar o volume de uma faixa. Assim, o Google implementou-o em dispositivos móveis e altifalantes inteligentes, e a Huawei implementou-o no seu principal smartphone.
Essas ferramentas aumentam a segurança e o nível de serviço, pois a pessoa não precisa inserir dados adicionais para verificação ou apertar botões para controlar o equipamento.
2. RPA (robótica de processos de negócios)
De acordo com o TIC.Moscou, cada segundo representante de médias empresas e 40% das pequenas empresas usam programas baseados em IA para automatizar uma variedade de tarefas. Por exemplo, o serviço russo Directum RX ajuda a classificar e-mails e documentos recebidos por tipo para reduzir o tempo de processamento, enquanto outro RPA Sherpa doméstico verifica as contrapartes antes de concluir um contrato.
3. Modelos preditivos
Tais ferramentas podem ser usadas de forma absolutamentediferentes áreas: desde o varejo (para prever as vendas nos supermercados, como o X5 Retail Group faz para cada uma de suas 16 mil lojas) até a logística para planejar as entregas. Graças ao uso dessas tecnologias, é possível prever a demanda por recursos, matérias-primas, mão de obra, bem como criar estratégias de desenvolvimento de negócios mais eficazes, ajustar operações de marketing e financeiras e melhorar a experiência do usuário.
4. Modelos generativos
As empresas estão implementando ativamente algoritmos de IA paragerando imagens, textos e vídeos em seus serviços para melhorar a experiência do usuário. Assim, o Duolingo anunciou novas funções no aplicativo baseado em GPT-4: em uma delas, o usuário pode praticar uma língua estrangeira em diálogo com os personagens do serviço, e em outra, saber mais sobre sua resposta na aula para entender, por exemplo, por que uma pessoa comete o mesmo erro. E nos escritórios de arquitetura modernos utilizam serviços de design generativo, que ajudam a otimizar as soluções que apresentam, por exemplo, substituindo uma montagem de várias peças de um desenho pela mesma com um componente.
Perspectivas para o desenvolvimento da IA
De acordo com uma empresa de pesquisa americanaGartner, quase todas as tecnologias digitais disruptivas planeadas para serem lançadas nos próximos 6 a 8 anos estão relacionadas com a inteligência artificial, pelo que a necessidade de utilização de tais tecnologias aumentará. Em sua pesquisa, ela identificou três principais tendências tecnológicas:
1.Algoritmos de autoaprendizagem,que permitem que você use grandes matrizesdados sem sua preparação preliminar (a chamada "marcação"). Essa abordagem é mais relevante para tarefas relacionadas à visão computacional, por exemplo, quando você precisa verificar assinaturas de mão ou determinar a distância de um objeto em um vídeo e tarefas de processamento de linguagem natural, nas quais documentos de texto são alimentados aos modelos como entrada e então as seguintes frases podem ser previstas usando IA ou detectar automaticamente frases "tóxicas".
2.Computação Neuromórficanos permitirá simular com mais precisão o trabalho do ser humanocérebro criando mais neurônios artificiais em uma rede. Por exemplo, o projeto OpenWorm já desenvolveu uma cópia do sistema nervoso da lombriga Caenorhabditis elegans, composta por 302 neurônios. Isso melhorará a precisão dos produtos de IA e otimizará seu desempenho.
3.Inteligência Artificial Centrada no Ser Humano(IA centrada no ser humano, HCAI).Ao contrário das tecnologias descritas acima, o objetivo deste produto não é substituir as pessoas, mas torná-las amigas da IA no número máximo de indústrias e aplicativos por meio da colaboração. Corporações globais de TI, como o Google, estão desenvolvendo IA, que por padrão deixa um lugar para uma pessoa. Graças ao HCAI, os especialistas poderão tomar decisões melhores e mais rápidas, e a inteligência artificial funcionará com mais segurança e eficiência.
Nos próximos anos, o volume de tecnologias baseadas emaprendizado de máquina e redes neurais se multiplicarão. Se em 2022 o tamanho do mercado global foi estimado em US$ 136,6 milhões, em 2030 a previsão é de US$ 1,811,8 bilhão. Já hoje, as empresas que não se concentram no desenvolvimento e implementação de IA não estão apenas começando a ficar para trás organizações mais tecnológicas, mas e arriscar seus clientes indo para concorrentes com inteligência artificial: o Google pode perder um contrato de US$ 23 bilhões com a Samsung, já que esta considera substituir o mecanismo de busca da corporação pelo produto Bing da Microsoft, que integra um chatbot. Portanto, é desejável que uma empresa determine quais tecnologias de inteligência artificial ela pode implementar para otimizar os processos internos e aumentar sua atratividade no mercado.
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