Astăzi, 35% dintre companii folosesc inteligența artificială, iar alți 42% plănuiesc să o implementeze în viitor. Algoritm
4 Beneficii ale Python pentru munca AI
Python este una dintre cele mai populare limbiprogramare în lume: este folosit de 48% dintre specialiștii IT. La sfârșitul anului 2022, a devenit lider în clasamentul IEEE Spectrum și indicele TIOBE și a ocupat locul doi în sondajul JetBrains.
Python a condus pentru al doilea an în topul limbilor populare conform indexului TIOBE
Există mai multe funcții pentru care Python este ales de specialiștii ML:
1. Sintaxă simplă
Acest principiu se reflectă în filosofia limbajului Zen of Python:
- Frumos este mai bun decât urât.
- Explicit este mai bine decât implicit.
- Simplu este mai bine decât complex.
- Lizibilitatea contează.
- Dacă implementarea este dificil de explicat, ideea este proastă.
- Dacă implementarea este ușor de explicat, ideea este cel mai probabil bună.
Sintaxa clară a limbajului ajută la testarea rapidă a ipotezelor, dezvoltarea programelor și depanarea acestora, iar codul simplu și lizibil facilitează diseminarea rapidă a ideilor și schimbul de experiență.
2. Biblioteci gata făcute
Într-unul dintre cele mai populare cataloagesoftware scris în Python, PyPI are acum peste 400 de proiecte. Printre acestea, de exemplu, se numără cele care simplifică și accelerează semnificativ calculele complexe, dezvoltarea algoritmilor ML și lucrul cu date:
Exemple de proiecte în PyPI
- TensorFlow este o bibliotecă deschisă de învățare automată de la Google care vă permite să creați și să antrenați rețele neuronale.
- PyTorch este un concurent al TenserFlow de la Facebook. Această bibliotecă este mai ușor de utilizat de către utilizatori datorită API-ului ușor de utilizat.
- Scikit-learn oferă funcționalități care vă permit să scalați și să codificați datele pentru modelele de învățare automată, precum și să le construiți și să le evaluați.
- Pandas ajută la procesarea și analiza datelor tabulare, precum și la pregătirea lor pentru formarea ulterioară a algoritmilor.
- NumPy este proiectat să funcționeze cu matrice și matrice multidimensionale, care sunt utilizate pe scară largă în analiza datelor.
- Gensim - bibliotecă pentru nesupravegheatmodelarea subiectelor și analiza similarității documentelor. Este utilizat pe scară largă pentru sarcini precum rezumarea textului și gruparea documentelor. De exemplu, dacă antrenați un AI și utilizați funcția most_similar(), puteți găsi cuvinte care sunt similare cu intrarea.
3. Multi-platformă
Același cod scris în Python va fiFuncționează la fel de bine pe diferite sisteme de operare. Acest lucru accelerează semnificativ procesul de dezvoltare, deoarece nu este nevoie să creați versiuni separate pentru Windows, Linux, macOS și, în consecință, să testați ulterior fiecare dintre ele.
De asemenea, programatorii care scriu AI în Python pe diferite sisteme de operare pot colabora cu ușurință în cadrul proiectului, ceea ce ajută la reducerea costurilor dezvoltării multiplatforme pentru afaceri.
4. Comunitatea dezvoltatorilor
Dezvoltatorii care folosesc Pythonse unesc în comunități din întreaga lume, unde fac schimb de cunoștințe despre diferite domenii de utilizare a limbajelor de programare, inclusiv învățarea automată. De exemplu, MoscowPython găzduiește în mod regulat întâlniri în care programatorii își împărtășesc cazurile și cele mai bune practici.
Ce trebuie să știți, în afară de Python, pentru a implementa soluții bazate pe inteligență artificială?
Spre deosebire de soluțiile deschise bazate pe mașinirețelele de învățare și neuronale, cum ar fi ChatGPT și Midjourney, numai dezvoltatorii cu un anumit bagaj tehnic pot dezvolta și implementa tehnologii de inteligență artificială. Astfel de specialiști, de exemplu, sunt pregătiți în Netologie în cadrul cursului „Data Scientist”. Pe lângă Python, ei ar trebui să știe:
- Matematică superioară.Rezolvarea problemelor matematice ajutădezvoltarea gândirii algoritmice - o abilitate care stă la baza muncii oricărui dezvoltator în domeniul învățării automate. Pentru a crea instrumente AI, trebuie să reînvățați sau să perfecționați subiectele dintr-un curs universitar:
- algebră liniară (conceptul de scalar, vector, matrice, tensor și acțiuni asupra acestora);
- analiză matematică (derivate, algoritmi de calcul vectorial/matrice/gradient);
- teoria probabilităților și statistica (bazele statisticii, elementele de bază ale lucrului cu probabilități, variabile aleatoare, teorema lui Bayes, distribuții).
- Limba engleză.Fără cunoașterea acestei limbi străine, este imposibil să devii un specialist căutat în domeniul AI: toate articolele și dezvoltările noi apar mai întâi în surse străine.
- Baze de date (DB)care sunt folosite pentru depozitare și organizaredate pe care modelele de învățare automată și rețelele neuronale sunt ulterior antrenate. Pentru a prelua corect informații dintr-o bază de date, este de asemenea important să cunoașteți elementele de bază ale SQL (Structured Query Language).
Ce tehnologii bazate pe inteligență artificială poate folosi orice companie?
Cele mai multe soluții de întreprindere se bazează peinteligență artificială - dezvoltări interne costisitoare, a căror creare necesită o echipă de specialiști IT și manageri. De exemplu, băncile folosesc AI în produsele de credit pentru scoring: datorită acestui fapt, pot lua automat o decizie privind acordarea unui împrumut. Astfel de instrumente sunt implementate și în producție, de exemplu, la BMW, AI este folosită pentru a evalua imaginile componentelor și pentru a identifica abaterile de la standard în ele în timp real.
Cu toate acestea, există și tehnologii pe care orice companie le poate folosi: pentru aceasta, iau o soluție gata făcută și o modifică pentru a se potrivi propriilor nevoi.
1. Viziune computerizată
Acesta este un set de tehnologii care permiteajutând rețelele neuronale să proceseze informațiile vizuale de la camere. Datorită viziunii artificiale, puteți recunoaște coduri de bare, text, imagini etc. oameni, precum și în special fețele și mișcările lor. De exemplu, un sistem biometric vă permite să vă verificați identitatea pentru accesul la birou sau pentru a plăti bunuri și servicii, iar la Pyaterochka este folosit pentru a „recunoaște” clienții obișnuiți pentru a să le ofere automat reduceri și să identifice hoții în serie. Folosind sistemul de recunoaștere a gesturilor, poți să faci semn cu mâna pentru a cere să schimbi muzica sau să schimbi volumul unei piese. Astfel, Google l-a implementat în dispozitivele mobile și boxele inteligente, iar Huawei l-a implementat în smartphone-ul său emblematic.
Astfel de instrumente cresc securitatea și nivelul de serviciu, deoarece o persoană nu trebuie să introducă date suplimentare pentru verificare sau să apese butoane pentru a controla echipamentul.
2. RPA (automatizarea proceselor de afaceri robotice)
Conform TIC.Moscova, fiecare al doilea reprezentant al întreprinderilor mijlocii și 40% din întreprinderile mici folosesc programe bazate pe inteligență artificială pentru a automatiza diverse sarcini. De exemplu, serviciul rus Directum RX ajută la clasificarea e-mailurilor și documentelor primite după tip pentru a reduce timpul de procesare a acestora, iar un alt RPA Sherpa intern verifică contrapărțile înainte de a încheia un acord.
3. Modele predictive
Astfel de instrumente pot fi utilizate în mod absolutdiferite domenii: de la retail (pentru a prezice vânzările în supermarketuri, așa cum face X5 Retail Group pentru fiecare dintre cele 16.000 de magazine ale sale) până la logistică până la planificarea livrărilor. Datorită utilizării unor astfel de tehnologii, este posibil să se anticipeze cererea de resurse, materii prime, forță de muncă, precum și să se creeze strategii mai eficiente de dezvoltare a afacerii, să se ajusteze operațiunile de marketing și financiare și să se îmbunătățească experiența utilizatorului.
4. Modele generative
Companiile implementează în mod activ algoritmi AI pentrugenerarea de imagini, text și videoclipuri în serviciile dvs. pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului. Astfel, Duolingo a anunțat noi funcții în aplicația bazată pe GPT-4: într-una dintre ele, utilizatorul poate exersa o limbă străină în dialog cu personajele serviciului, iar în alta, învață mai multe despre răspunsul său în lecție, în ordine. pentru a înțelege, de exemplu, de ce o persoană face una și aceeași eroare. Iar în birourile moderne de arhitectură folosesc servicii de proiectare generativă, care ajută la optimizarea soluțiilor cu care au venit, de exemplu, înlocuirea unui ansamblu de mai multe piese dintr-un desen cu același cu o singură componentă.
Perspective pentru dezvoltarea IA
Potrivit unei companii americane de cercetareGartner, aproape toate tehnologiile digitale disruptive planificate a fi lansate în următorii 6-8 ani sunt legate de inteligența artificială, așa că nevoia de a utiliza astfel de tehnologii va crește. În cercetarea sa, ea a identificat trei tendințe tehnologice principale:
1.algoritmi de auto-învățare,care permit utilizarea de matrice maridate fără pregătirea lor prealabilă (așa-numita „marcare”). Această abordare este cea mai relevantă pentru sarcinile legate de viziunea computerizată, de exemplu, atunci când trebuie să verificați semnăturile scrise de mână sau să determinați distanța până la un obiect dintr-un videoclip și sarcinile de procesare a limbajului natural, în care documentele text sunt furnizate ca intrare pentru modele și atunci următoarele propoziții pot fi prezise folosind AI sau pot detecta automat fraze „toxice”.
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 (Human-centered AI, HCAI). В отличие от описанных выше технологий, цель этого продукта — не заместить людей, а подружить их с ИИ в максимальном числе отраслей и сфер применения через совместную работу. Мировые ИТ-корпорации, такие как Google, развивают AI, в котором по умолчанию оставляют место для человека. Благодаря HCAI специалисты смогут качественнее и быстрее принимать решения, а искусственный интеллект будет работать безопаснее и эффективнее.
В ближайшие годы объем технологий на основе машинного обучения и нейросетей будет кратно увеличиваться. Если в 2022-м размер глобального рынка оценивался в $136,6 млн, то к 2030 прогнозируют рост до $1,811,8 млрд. Уже сегодня компании, которые не делают фокус на развитии и внедрении AI, не просто начинают отставать от более технологичных организаций, но и рискуют, что их клиенты уйдут к конкурентам, использующим ИИ: так, Google может потерять контракт с Samsung на 23 млрд долларов, так как последняя рассматривает возможность замены поисковика корпорации на продукт от Microsoft Bing, в котором интегрирован чат-бот. Поэтому бизнесу желательно определить, какие технологии искусственного интеллекта он может внедрить, чтобы оптимизировать внутренние процессы и повысить свою привлекательность на рынке.
Citeste mai mult:
Биологи объяснили эволюционное значение мастурбации у приматов
Археологи изучили древних римлян, захороненных в гипсовых «саркофагах»
Numit un îndulcitor popular care dăunează ADN-ului uman
Фото на обложке: Изображение от pressfoto на Freepik