Данас 35 одсто компанија користи вештачку интелигенцију, а још 42 одсто планира да је примени у будућности. Алгоритам
4 предности Питхона за рад са вештачком интелигенцијом
Питхон је један од најпопуларнијих језикапрограмирање у свету: користи га 48% ИТ стручњака. Крајем 2022. постао је лидер у ИЕЕЕ Спецтрум рангирању и ТИОБЕ индексу и заузео друго место у истраживању ЈетБраинс.&нбсп;
Питхон већ другу годину води међу најпопуларнијим језицима према ТИОБЕ индексу
Постоји неколико функција за које Питхон бирају стручњаци за МЛ:
1. Једноставна синтакса
Овај принцип се огледа у филозофији језика Зен оф Питхон:
- Лепо је боље него ружно.
- Експлицитно је боље него имплицитно.
- Једноставно је боље од сложеног.
- Читљивост је важна.
- Ако је имплементацију тешко објаснити, идеја је лоша.
- Ако је имплементација лако објаснити, идеја је највероватније добра.
Јасна синтакса језика помаже у брзом тестирању хипотеза, развоју програма и њиховом отклањању грешака, а једноставан, читљив код олакшава брзо ширење идеја и размену искустава.
2. Готове библиотеке
У једном од најпопуларнијих каталогасофтвер написан у Питхон-у, ПиПИ сада има преко 400 пројеката. Међу њима, на пример, има оних који значајно поједностављују и убрзавају сложене прорачуне, развој МЛ алгоритама и рад са подацима:&нбсп;
Примери пројеката у ПиПИ
- ТенсорФлов је отворена библиотека за машинско учење од Гоогле-а која вам омогућава да креирате и тренирате неуронске мреже.
- ПиТорцх је конкурент Фацебоок-овом ТенсерФлов-у. Ову библиотеку корисници могу лакше користити због њеног једноставног АПИ-ја.
- Сцикит-леарн пружа функционалност која вам омогућава да скалирате и кодирате податке за моделе машинског учења, као и да их изградите и процените.
- Пандас помаже у обради и анализи табеларних података, као и да их припреми за даљу обуку алгоритама.&нбсп;
- НумПи је дизајниран да ради са вишедимензионалним низовима и матрицама, које се широко користе у анализи података.
- Генсим - библиотека за неконтролисанемоделовање тема и анализа сличности докумената. Широко се користи за задатке као што су сумирање текста и груписање докумената. На пример, ако тренирате АИ и користите функцију мост_симилар(), можете пронаћи речи које су сличне уносу.
3. Цросс-платформ
Исти код написан у Питхон-у ће битираде подједнако добро на различитим оперативним системима. Ово значајно убрзава процес развоја, јер нема потребе за прављењем засебних верзија за Виндовс, Линук, мацОС и, сходно томе, накнадним тестирањем сваке од њих.&нбсп;
Такође, програмери који пишу АИ у Питхон-у на различитим оперативним системима могу лако да сарађују у оквиру пројекта, што помаже у смањењу трошкова развоја на више платформи за пословање.
4. Заједница програмера
Програмери који користе Питхонуједињују се у заједнице широм света, где размењују знања о различитим областима коришћења програмских језика, укључујући машинско учење. На пример, МосцовПитхон редовно организује састанке на којима програмери деле своје случајеве и најбоље праксе.
Шта, осим Питхона, треба да знате да бисте применили решења заснована на вештачкој интелигенцији?
За разлику од отворених машинских решењаучење и неуронске мреже, као што су ЦхатГПТ и Мидјоурнеи, само програмери са одређеним техничким искуством могу да развију и имплементирају технологије вештачке интелигенције. Такви специјалисти се, на пример, обучавају за нетологију у оквиру курса „Научник података“. Поред Питхон-а, требало би да знају:
- Виша математика.Решавање математичких задатака помажеразвој алгоритамског мишљења – вештина која је у основи рада било ког програмера у области машинског учења. Да бисте креирали алате за вештачку интелигенцију, морате поново да научите или надоградите теме са универзитетског курса:
- линеарна алгебра (појам скалара, вектора, матрице, тензора и дејства на њих);&нбсп;
- математичка анализа (деривати, векторски/матрични рачун/градијент алгоритми);
- теорија вероватноће и статистика (основи статистике, основе рада са вероватноћама, случајне променљиве, Бајесова теорема, расподеле).
- Енглески језик.Без познавања овог страног језика, немогуће је постати тражени специјалиста у области вештачке интелигенције: сви нови чланци и развоји се прво појављују у страним изворима.
- Базе података (ДБ)који служе за складиштење и организацијуподаци о којима се накнадно обучавају модели машинског учења и неуронске мреже. Да бисте правилно преузели информације из базе података, такође је важно познавати основе СКЛ-а (Струцтуред Куери Лангуаге).
Које технологије засноване на вештачкој интелигенцији може да користи свако предузеће?
Већина решења за предузећа заснована навештачка интелигенција - интерни скупи развоји, за чије је креирање потребан тим ИТ стручњака и менаџера. На пример, банке користе вештачку интелигенцију у кредитним производима за бодовање: захваљујући томе, могу аутоматски да донесу одлуку о издавању кредита. Такви алати се такође примењују у производњи, на пример, у БМВ-у, АИ се користи за процену слика компоненти и идентификацију одступања од стандарда у њима у реалном времену.
Међутим, постоје и технологије које свако предузеће може да користи: за то узимају готово решење и модификују га тако да одговара сопственим потребама.&нбсп;
1. Компјутерски вид
Ово је скуп технологија који дозвољавапомажући неуронским мрежама да обрађују визуелне информације са камера. Захваљујући машинском виду, можете препознати бар кодове, текст, слике итд. људи, као и посебно њихова лица и покрети. На пример, биометријски систем вам омогућава да потврдите свој идентитет за приступ канцеларији или за плаћање робе и услуга, а у Пјатерочкој се користи за „препознавање“ редовних купаца како би&нбсп; аутоматски им нуде попусте и идентификују серијске крадљивце. Користећи систем за препознавање покрета, можете одмахнути руком да бисте затражили да промените музику или промените јачину звука нумере. Тако га је Гоогле имплементирао у мобилне уређаје и паметне звучнике, а Хуавеи га је имплементирао у свој водећи паметни телефон.
Такви алати повећавају сигурност и ниво услуге, јер особа не мора да уноси додатне податке за верификацију или притиска дугмад за контролу опреме.
2. РПА (аутоматизација пословних процеса роботике)
Према ИКТ.Москва, сваки други представник средњих предузећа и 40% малих предузећа користе програме засноване на вештачкој интелигенцији за аутоматизацију различитих задатака. На пример, руска услуга Дирецтум РКС помаже у класификацији долазних мејлова и докумената по типу како би се смањило време њихове обраде, а друга домаћа РПА Схерпа проверава друге стране пре закључења уговора.
3. Предиктивни модели
Такви алати се апсолутно могу користитиразличите области: од малопродаје (за предвиђање продаје у супермаркетима, као што Кс5 Ретаил Гроуп ради за сваку од својих 16.000 продавница) до логистике до планирања испорука. Захваљујући употреби оваквих технологија, могуће је предвидети потражњу за ресурсима, сировинама, радном снагом, као и креирати ефикасније стратегије развоја пословања, прилагодити маркетиншко и финансијско пословање и побољшати корисничко искуство.&нбсп;
4. Генеративни модели
Компаније активно имплементирају АИ алгоритме загенерисање слика, текста и видео записа у ваше услуге да бисте побољшали корисничко искуство. Тако је Дуолинго најавио нове функције у апликацији заснованој на ГПТ-4: у једној од њих корисник може да вежба страни језик у дијалогу са ликовима сервиса, ау другој да сазна више о свом одговору у лекцији како би да разуме, на пример, зашто неко чини једну те исту грешку. А у савременим архитектонским бироима користе услуге генеративног пројектовања, које помажу у оптимизацији решења до којих су дошли, на пример, замењујући склоп од више делова на цртежу истим са једном компонентом.&нбсп;
Изгледи за развој АИ
Према америчкој истраживачкој компанијиГартнер, скоро све дисруптивне дигиталне технологије које се планирају објавити у наредних 6-8 година су везане за вештачку интелигенцију, тако да ће се потреба за коришћењем таквих технологија повећати. У свом истраживању идентификовала је&нбсп;три главна технолошка тренда:&нбсп;
1.Алгоритми за самоучење,који омогућавају коришћење великих низоваподатке без њихове прелиминарне припреме (тзв. „маркирање“). Овај приступ је најрелевантнији за задатке који се односе на компјутерски вид, на пример, када треба да верификујете руком писане потписе или одредите растојање до објекта на видео снимку, и задатке обраде природног језика, у којима се текстуални документи дају као улаз у моделе и онда се следеће реченице могу предвидети помоћу вештачке интелигенције или аутоматски открити „токсичне“ фразе.
2.Неуроморфно рачунарствоомогућиће нам да прецизније симулирамо рад човекамозак стварањем више вештачких неурона у једној мрежи. На пример, пројекат ОпенВорм је већ развио копију нервног система округлог црва Цаенорхабдитис елеганс, који се састоји од 302 неурона. Ово ће побољшати прецизност АИ производа и оптимизовати њихове перформансе.&нбсп;
3.Вештачка интелигенција усмерена на човека(АИ усредсређен на човека, ХЦАИ).За разлику од горе описаних технологија, циљ овог производа није да замени људе, већ да их кроз сарадњу повеже са вештачком интелигенцијом у што више индустрија и апликација. Глобалне ИТ корпорације као што је Гугл развијају вештачку интелигенцију, у којој подразумевано остављају место људима. Захваљујући ХЦАИ, стручњаци ће моћи да доносе боље и брже одлуке, а вештачка интелигенција ће радити сигурније и ефикасније.
У наредним годинама обим технологија заснованих намашинско учење и неуронске мреже ће се експоненцијално повећати. Ако је 2022. године величина глобалног тржишта процењена на 136,6 милиона долара, онда се предвиђа да ће до 2030. порасти на 1.811,8 милијарди долара. Већ данас компаније које се не фокусирају на развој и имплементацију АИ не само да почињу да заостају више технолошки. напредне организације, али и ризикују да ће њихови клијенти отићи код конкурената користећи вештачку интелигенцију: на пример, Гугл може да изгуби уговор са Самсунгом вредан 23 милијарде долара, пошто овај други разматра да замени претраживач корпорације производом из Мицрософт Бинг-а, који интегрише цхатбот. Због тога је препоручљиво да предузеће одреди које технологије вештачке интелигенције може да имплементира како би оптимизовао интерне процесе и повећао своју атрактивност на тржишту.
Опширније:
Биолози објашњавају еволутивни значај мастурбације код примата
Археолози су проучавали старе Римљане закопане у гипсаним „саркофазима“
Именован је популарни заслађивач који оштећује људски ДНК
Насловна фотографија: Слика од прессфото на Фреепику