Сьогодні штучний інтелект застосовують 35% компаній, ще 42% планують впроваджувати його в майбутньому. Алгоритм
4 переваги Python для роботи над ІІ
Python — одна з найпопулярніших мовпрограмування у світі: його використовують 48% IT-фахівців. За підсумками 2022 року він став лідером у рейтингу IEEE Spectrum та індексу TIOBE і посів друге місце в опитуванні JetBrains.
Python вже другий рік очолює топ популярних мов за індексом TIOBE
Є кілька особливостей, за які Python вибирають ML-фахівці:
1. Простий синтаксис
Цей принцип відбивається у філософії мови «Дзен Пайтона»:
- Гарне краще, ніж потворне.
- Явне краще, ніж неявне.
- Просте краще, ніж складне.
- Читання має значення.
- Якщо реалізацію важко пояснити, ідея погана.
- Якщо реалізацію легко пояснити, ідея, найімовірніше, хороша.
Зрозумілий синтаксис мови допомагає швидше тестувати гіпотези, розробляти програми і налагоджувати їх, а простий код, що читається, сприяє швидкому поширенню ідей і обміну досвідом.
2. Готові бібліотеки
В одному з найпопулярніших каталогівпрограмного забезпечення, написаного на Python, PyPI зараз налічується понад 400 проектів. Серед них, наприклад, є й такі, що значно спрощують та прискорюють складні обчислення, розробку алгоритмів ML та роботу з даними:
Приклад проектів у PyPI
- TensorFlow – відкрита бібліотека для машинного навчання від Google, яка дозволяє створювати та навчати нейромережі.
- PyTorch – конкурент TenserFlow від Facebook. Ця бібліотека простіше використовувати для користувачів за рахунок простого в застосуванні API.
- Scikit-learn надає функціонал, який дозволяє масштабувати та кодувати дані для моделей машинного навчання, а також будувати та оцінювати їх.
- Pandas допомагає обробляти та аналізувати табличні дані, а також готувати їх для подальшого навчання алгоритмів.
- NumPy призначена для роботи з багатовимірними масивами та матрицями, які широко використовуються в аналізі даних.
- Gensim - бібліотека для неконтрольованоготематичного моделювання та аналізу подібності документів. Вона широко використовується для таких завдань, як узагальнення тексту та кластеризації документів. Наприклад, якщо навчити ІІ та застосувати функцію most_similar(), можна знайти слова, схожі на введене.
3. Крос-платформність
Один і той самий код, написаний на Python, будеоднаково добре працювати різних операційних системах. Це суттєво прискорює процес розробки, тому що немає необхідності створювати окремі версії під Windows, Linux, macOS і, відповідно, пізніше тестувати кожну з них.
Також програмісти, які пишуть ІІ Python на різних ОС, можуть легко взаємодіяти в рамках проекту, що допомагає знизити витрати на крос-платформну розробку для бізнесу.
4. Ком'юніті розробників
Розробники, які використовують Python,об'єднуються у спільноти по всьому світу, де обмінюються знаннями з різних напрямків використання мови програмування, у тому числі й у машинному навчанні. Наприклад, у MoscowPython регулярно проходять мітапи, на яких програмісти діляться своїми кейсами та напрацюваннями.
Що, окрім Python, потрібно знати, щоб впроваджувати рішення на базі AI
На відміну від відкритих рішень на базі машинногонавчання та нейромереж, таких як ChatGPT та Midjourney, розробити та впровадити технології штучного інтелекту здатні лише розробники з певним технічним бекграундом. Таких фахівців, наприклад, навчають у Нетології на курсі "Data Scientist". Крім Python, вони повинні знати:
- Вищу математику.Вирішення математичних завдань сприяєрозвитку алгоритмічного мислення — навички, що є основою роботи будь-якого розробника у сфері машинного навчання. Для створення ІІ інструментів потрібно вивчити заново або освіжити теми з університетського курсу:
- лінійну алгебру (поняття скаляра, вектора, матриці, тензора та дій над ними);
- математичний аналіз (похідні, векторне/матричне обчислення/градієнтні алгоритми);
- теорію ймовірностей та статистику (основи статистики, основи роботи з ймовірностями, випадкові величини, теорема Байєса, розподіли).
- Англійська мова.Без знання цієї іноземної мови неможливо стати затребуваним фахівцем у сфері ІІ: усі нові статті та розробки насамперед з'являються у зарубіжних джерелах.
- Бази даних (БД), які використовують для зберігання та організаціїданих, на яких згодом навчають моделі машинного навчання та нейромережі. Щоб коректно отримувати інформацію з БД, важливо знати основи SQL (Structured Query Language).
Які технології на основі ІІ може використовувати будь-який бізнес
Більшість корпоративних рішень на базіштучного інтелекту — внутрішні дорогі розробки, для створення яких потрібна команда IT-фахівців та менеджерів. Наприклад, у банках AI використовують у кредитних продуктах для скорингу: завдяки цьому можна автоматично ухвалити рішення щодо видачі кредиту. Впроваджують такі інструменти і на виробництві, наприклад, BMW ІІ використовують, щоб оцінити зображення компонентів і виявити в них відхилення від стандарту в режимі реального часу.
Тим не менш, є й такі технології, які може використовувати будь-який бізнес: для цього беруть готове рішення та доопрацьовують під власні потреби.
1. Комп'ютерний зір
Це набір технологій, який дозволяє придопомогою нейромереж обробляти візуальну інформацію з камер. Завдяки машинному зору можна розпізнавати штрих-коди, текст, зображення, у т.ч. людей, і навіть їх обличчя і движения. Наприклад, біометрична система дозволяє верифікувати особистість для доступу в офіс або для оплати товарів і послуг, а в «П'ятірці» її застосовують для «впізнавання» постійних клієнтів, щоб задовольнити потреби. автоматично пропонувати їм знижки та для виявлення серійних магазинних злодіїв. За допомогою системи розпізнавання жестів можна помахати руки попросити переключити музику або змінити гучність треку. Так, Google впровадила її у мобільні пристрої та розумні колонки, а Huawei – у свій флагманський смартфон.
Такі інструменти підвищують безпеку та рівень сервісу, адже людині не доводиться вводити додаткові дані для перевірки чи натискати на кнопки для керування обладнанням.
2. RPA (роботизація бізнес-процесів)
За даними ICT.Moscow, кожен другий представник середнього бізнесу та 40% компаній малого бізнесу використовують програми на базі AI для автоматизації різноманітних завдань. Наприклад, російський сервіс Directum RX допомагає класифікувати вхідні електронні листи та документи за типами, щоб знизити час їхньої обробки, а інша вітчизняна RPA Sherpa перевіряє контрагентів перед укладенням договору.
3. Прогнозні моделі
Такі інструменти можуть застосовуватися абсолютнорізних сферах: від рітейлу (щоб передбачати продажі в супермаркетах, як це робить X5 Retail Group для кожного зі своїх 16 000 магазинів) до логістики, щоб планувати постачання. Завдяки використанню таких технологій можна прогнозувати попит на ресурси, сировину, робочу силу, а також створювати більш ефективні стратегії розвитку бізнесу, коригувати маркетинг та фінансові операції та покращувати користувальницький досвід.
4. Генеративні моделі
Компанії активно впроваджують алгоритми AI длягенерації зображень, тексту та відео у свої сервіси для покращення користувальницького досвіду. Так, Duolingo анонсувала нові функції у додатку на основі GPT-4: в одній з них користувач може практикувати іноземну мову в діалозі з персонажами сервісу, а в іншій – дізнатися більше про свою відповідь на уроці, щоб зрозуміти, наприклад, чому людина робить одну і ту ж помилку. А в сучасних архітектурних бюро використовують сервіси для генеративного дизайну, які допомагають оптимізувати придумані рішення, наприклад, замінюють вузол з декількох деталей у кресленні на такий же з одним компонентом.
Перспективи розвитку ІІ
На думку американської дослідницької компаніїGartner, практично всі проривні цифрові технології, які планують випустити протягом найближчих 6-8 років, пов'язані зі штучним інтелектом, тому необхідність використання таких технологій зростатиме. У своєму дослідженні вона позначила три головні технологічні тренди:
1.алгоритми, Що Самонавчаються,які дозволяють використовувати великі масивиданих без попередньої підготовки (т.зв. «розмітки»). Такий підхід є найбільш актуальним для завдань, пов'язаних з комп'ютерним зором, наприклад, коли потрібно верифікувати ручні підписи або визначити відстань до об'єкта на відео, та задач обробки природної мови, при яких на вхід моделям подаються текстові документи і далі за допомогою ІІ можуть прогнозуватися наступні пропозиції або автоматично визначатися "токсичні" фрази.
2.Нейроморфні обчисленнядозволять точніше моделювати роботу людськоїмозку за допомогою створення більшої кількості штучних нейронів в одній мережі. Наприклад, вже зараз у рамках проекту OpenWorm розробили копію нервової системи круглого хробака Caenorhabditis elegans, що складається з 302 нейронів. Завдяки цьому можна буде підвищити точність продуктів на базі ІІ та оптимізувати їхню продуктивність.
3.Людино-орієнтований штучний інтелект(Human-centered AI, HCAI).На відміну від описаних вище технологій, мета цього продукту - не замістити людей, а подружити їх з ІІ в максимальній кількості галузей та сфер застосування через спільну роботу. Світові ІТ-корпорації, такі як Google, розвивають AI, в якому за умовчанням залишають місце для людини. Завдяки HCAI фахівці зможуть якісніше та швидше приймати рішення, а штучний інтелект працюватиме безпечніше та ефективніше.
Найближчими роками обсяг технологій на основімашинного навчання та нейромереж буде кратно збільшуватися. Якщо 2022-го розмір глобального ринку оцінювався в $136,6 млн, то до 2030 прогнозують зростання до $1,811,8 млрд. Вже сьогодні компанії, які не роблять фокус на розвитку та впровадженні AI, не просто починають відставати від більш технологічних організацій, але і ризикують, що їхні клієнти підуть до конкурентів, які використовують ІІ: так, Google може втратити контракт із Samsung на 23 млрд доларів, оскільки остання розглядає можливість заміни пошуковика корпорації на продукт від Microsoft Bing, в якому інтегровано чат-бот. Тому бізнесу бажано визначити, які технології штучного інтелекту він може впровадити, щоб оптимізувати внутрішні процеси та підвищити свою привабливість на ринку.
Читати далі:
Біологи пояснили еволюційне значення мастурбації у приматів
Археологи вивчили древніх римлян, похованих у гіпсових «саркофагах»
Названий популярний підсолоджувач, який ушкоджує ДНК людини
Фото на обкладинці: Зображення від pressfoto на Freepik