Idag använder 35 % av företagen artificiell intelligens och ytterligare 42 % planerar att implementera det i framtiden. Algoritm
4 fördelar med Python för AI-arbete
Python är ett av de mest populära språkenprogrammering i världen: den används av 48 % av IT-specialisterna. I slutet av 2022 blev han ledare i IEEE Spectrum-rankingen och TIOBE-indexet och tog andraplatsen i JetBrains-undersökningen.
Python har toppat de populäraste språken i TIOBE-indexet för andra året.
Det finns flera funktioner för vilka Python väljs av ML-specialister:
1. Enkel syntax
Denna princip återspeglas i filosofin för språket "Zen Python":
- Vackert är bättre än fult.
- Explicit är bättre än implicit.
- Enkelt är bättre än komplext.
- Läsbarheten är viktig.
- Om genomförandet är svårt att förklara är tanken dålig.
- Om implementeringen är lätt att förklara är idén med största sannolikhet bra.
Språkets tydliga syntax hjälper till att testa hypoteser, utveckla program och felsöka dem snabbare, och den enkla läsbara koden bidrar till snabb spridning av idéer och erfarenhetsutbyte.
2. Färdiga bibliotek
I en av de mest populära katalogernaprogramvara skriven i Python, PyPI har nu över 400 projekt. Bland dem finns till exempel sådana som avsevärt förenklar och snabbar på komplexa beräkningar, utveckling av ML-algoritmer och arbete med data:
Exempelprojekt i PyPI
- TensorFlow är ett maskininlärningsbibliotek med öppen källkod från Google som låter dig skapa och träna neurala nätverk.
- PyTorch är en konkurrent till Facebooks TensorFlow. Detta bibliotek är lättare att använda för användare tack vare det lättanvända API:et.
- Scikit-learn tillhandahåller funktionalitet som låter dig skala och koda data för maskininlärningsmodeller, samt bygga och utvärdera dem.
- Pandas hjälper till att bearbeta och analysera tabelldata, samt förbereda dem för vidare utbildning av algoritmer.
- NumPy är designad för att fungera med flerdimensionella arrayer och matriser, som används i stor utsträckning i dataanalys.
- Gensim - bibliotek för okontrolleradtematisk modellering och likhetsanalys av dokument. Det används ofta för uppgifter som textsammanfattning och dokumentkluster. Om du till exempel tränar en AI och använder funktionen most_similar() kan du hitta ord som liknar det du skrev.
3. Cross-platform
Samma kod skriven i Python kommer att varaFungerar lika bra på olika operativsystem. Detta påskyndar utvecklingsprocessen avsevärt, eftersom det inte finns något behov av att skapa separata versioner för Windows, Linux, macOS och följaktligen senare testa var och en av dem.
Dessutom kan programmerare som skriver AI i Python på olika operativsystem enkelt samarbeta i ett projekt, vilket hjälper till att minska kostnaderna för plattformsoberoende utveckling för företag.
4. Gemenskap av utvecklare
Utvecklare som använder Pythonförenas i samhällen runt om i världen, där de utbyter kunskap inom olika områden för att använda ett programmeringsspråk, inklusive maskininlärning. Till exempel arrangerar MoscowPython regelbundet möten där programmerare delar med sig av sina fall och bästa praxis.
Vad du behöver veta förutom Python för att implementera AI-baserade lösningar
Till skillnad från öppna lösningar baserade på maskinlärande och neurala nätverk, som ChatGPT och Midjourney, är det bara utvecklare med en viss teknisk bakgrund som kan utveckla och implementera artificiell intelligensteknologi. Sådana specialister utbildas till exempel i Netology på Data Scientist-kursen. Förutom Python bör de veta:
- Högre matematik.Att lösa matematiska problem hjälperutveckling av algoritmiskt tänkande - en färdighet som ligger till grund för arbetet hos alla utvecklare inom området maskininlärning. För att skapa AI-verktyg måste du lära dig om eller fräscha upp ämnen från en universitetskurs:
- linjär algebra (begreppet skalär, vektor, matris, tensor och åtgärder på dem);
- matematisk analys (derivator, vektor/matriskalkyl/gradientalgoritmer);
- sannolikhetsteori och statistik (statistikens grunder, grunderna i att arbeta med sannolikheter, slumpvariabler, Bayes sats, fördelningar).
- engelska språket.Utan att kunna detta främmande språk är det omöjligt att bli en eftertraktad specialist inom AI: alla nya artiklar och utvecklingar dyker först upp i utländska källor.
- Databaser (DB)som används för lagring och organisationdata som maskininlärningsmodeller och neurala nätverk sedan tränas på. För att korrekt hämta information från en databas är det också viktigt att känna till grunderna i SQL (Structured Query Language).
Vilka AI-baserade teknologier kan alla företag använda?
De flesta företagslösningar baserade påartificiell intelligens - intern dyr utveckling, vars skapande kräver ett team av IT-specialister och chefer. Till exempel använder banker AI i kreditprodukter för poängsättning: tack vare detta kan de automatiskt fatta ett beslut om att ge ut ett lån. Sådana verktyg implementeras också i produktionen, till exempel hos BMW används AI för att utvärdera bilder av komponenter och identifiera avvikelser från standarden i dem i realtid.
Men det finns också tekniker som alla företag kan använda: för detta tar de en färdig lösning och modifierar den för att passa deras egna behov.
1. Datorseende
Detta är en uppsättning tekniker som tillåterhjälper neurala nätverk att bearbeta visuell information från kameror. Tack vare maskinseende kan du känna igen streckkoder, text, bilder etc. människor, såväl som specifikt deras ansikten och rörelser. Ett biometriskt system låter dig till exempel verifiera din identitet för åtkomst till kontoret eller för att betala för varor och tjänster, och på Pyaterochka används det för att "känna igen" vanliga kunder för att automatiskt erbjuda dem rabatter och för att identifiera seriella snattare. Med hjälp av gestigenkänningssystemet kan du vifta med handen för att be om att byta musik eller ändra volymen på ett spår. Således har Google implementerat det i mobila enheter och smarta högtalare, och Huawei har implementerat det i sin flaggskeppssmartphone.
Sådana verktyg ökar säkerheten och servicenivån, eftersom en person inte behöver ange ytterligare data för verifiering eller trycka på knappar för att styra utrustningen.
2. RPA (robotics business process automation)
Enligt ICT.Moskva, varannan representant för medelstora företag och 40 % av småföretagen använder AI-baserade program för att automatisera olika uppgifter. Till exempel hjälper den ryska tjänsten Directum RX att klassificera inkommande e-postmeddelanden och dokument efter typ för att minska deras behandlingstid, och en annan inhemsk RPA-sherpa kontrollerar motparter innan ett avtal ingås.
3. Prediktiva modeller
Sådana verktyg kan användas i absolutolika områden: från detaljhandel (för att förutsäga försäljning i stormarknader, som X5 Retail Group gör för var och en av sina 16 000 butiker) till logistik för att planera leveranser. Tack vare användningen av sådan teknik är det möjligt att förutsäga efterfrågan på resurser, råvaror, arbetskraft, samt skapa mer effektiva affärsutvecklingsstrategier, justera marknadsföring och finansverksamhet och förbättra användarupplevelsen.
4. Generativa modeller
Företag implementerar aktivt AI-algoritmer förgenerera bilder, text och videor i dina tjänster för att förbättra användarupplevelsen. Sålunda tillkännagav Duolingo nya funktioner i applikationen baserad på GPT-4: i en av dem kan användaren öva på ett främmande språk i dialog med tjänstens karaktärer och i en annan lära sig mer om sitt svar i lektionen i ordning för att till exempel förstå varför en person gör ett och samma fel. Och på moderna arkitektbyråer använder de tjänster för generativ design, som hjälper till att optimera de lösningar de har kommit fram till, till exempel att ersätta en sammansättning av flera delar i en ritning med samma med en komponent.
Utsikter för utvecklingen av AI
Enligt ett amerikanskt undersökningsföretagGartner, nästan alla störande digitala tekniker som planeras att släppas under de kommande 6-8 åren är relaterade till artificiell intelligens, så behovet av att använda sådan teknik kommer att öka. I sin forskning identifierade hon tre huvudsakliga tekniska trender:
1.Självlärande algoritmer,som tillåter användning av stora arrayerdata utan deras preliminära förberedelse (så kallad "märkning"). Detta tillvägagångssätt är mest relevant för uppgifter relaterade till datorseende, till exempel när du behöver verifiera handskrivna signaturer eller bestämma avståndet till ett objekt i en video, och bearbetningsuppgifter för naturligt språk, där textdokument tillhandahålls som input till modeller och sedan kan följande meningar förutsägas med hjälp av AI eller automatiskt upptäcka "giftiga" fraser.
2.Neuromorphic Computingkommer att tillåta oss att mer exakt simulera människans arbetehjärnan genom att skapa fler artificiella neuroner i ett nätverk. Till exempel har OpenWorm-projektet redan utvecklat en kopia av nervsystemet hos rundmasken Caenorhabditis elegans, bestående av 302 neuroner. Detta kommer att förbättra noggrannheten hos AI-produkter och optimera deras prestanda.
3.Människocentrerad artificiell intelligens(Människcentrerad AI, HCAI).Till skillnad från de tekniker som beskrivs ovan är målet med denna produkt inte att ersätta människor, utan att koppla dem till AI i så många branscher och applikationer som möjligt genom samarbete. Globala IT-företag som Google utvecklar AI, som som standard lämnar utrymme för människor. Tack vare HCAI kommer specialister att kunna fatta bättre och snabbare beslut, och artificiell intelligens kommer att fungera säkrare och mer effektivt.
Under de kommande åren, volymen av teknologier baserade påmaskininlärning och neurala nätverk kommer att öka exponentiellt. Om den globala marknadens storlek 2022 uppskattades till 136,6 miljoner dollar, så förväntas den till 2030 växa till 1 811,8 miljarder dollar. Redan idag börjar företag som inte fokuserar på utveckling och implementering av AI inte bara släpa efter mer tekniskt avancerade organisationer, men och riskerar att deras kunder lämnar för konkurrenter som använder AI: till exempel kan Google förlora ett kontrakt på 23 miljarder dollar med Samsung, eftersom den senare överväger att ersätta företagets sökmotor med en produkt från Microsoft Bing, som har en integrerad chatbot. Därför är det tillrådligt för ett företag att bestämma vilka artificiell intelligensteknologier de kan implementera för att optimera interna processer och öka dess attraktivitet på marknaden.
Läs mer:
Biologer förklarar den evolutionära betydelsen av onani hos primater
Arkeologer har studerat antika romare begravda i gips "sarkofager"
Utnämnt till ett populärt sötningsmedel som skadar mänskligt DNA
Omslagsfoto: Bild av pressfoto på Freepik