Acum, că am depășit teama de scenariile apocaliptice cu roboți, e timpul să explorăm avantajele inteligenței artificiale și să ne familiarizăm cu ea!
O perioadă lungă de timp, inteligența artificială, alături de ramura sa cea mai cunoscută, învățarea automată (Machine Learning), a fost înconjurată de mister. Mass-media a răspândit constant articole care anunțau ascensiunea mașinilor ultra-inteligente, independente și malefice, generând panică (inclusiv în cazul meu).
Și tot acest zgomot și isterie, ce ne-au adus? O tehnologie AI care este departe de perfecțiune, gafe notabile și un robot cu capacități limitate, transformat, aproape cu forța, într-un cetățean. Serios, nici măcar un algoritm de traducere decent nu avem.
Dacă încă mai sunt voci care insistă că Apocalipsa e aproape, iată răspunsul meu:
Deci, ce sunt, de fapt, aceste AI și ML, dacă nu precursorii sfârșitului umanității?
Ei bine, reprezintă noi metode de a programa un computer pentru a rezolva problemele legate de clasificare și previziune. Și cel mai important, avem acum multe servicii AI pe care le putem utiliza imediat în afaceri și obține beneficii considerabile.
Ce pot face platformele AI pentru business în prezent?
O întrebare excelentă!
Inteligența artificială este atât de versatilă în aplicare (cel puțin teoretic) încât este greu să definim un scop unic pentru care a fost creată. Este ca și cum ai întreba pentru ce a fost creat un tabel de calcul și ce se poate face cu el. Inițial, a fost conceput pentru contabilitate, dar acum este folosit în diverse scopuri. La fel, AI are multe utilizări.
În mare, inteligența artificială este utilă pentru activități care nu sunt bine definite și se bazează pe învățare din experiență. Da, exact ca oamenii, dar AI are un avantaj: poate procesa cantități uriașe de date extrem de rapid și poate ajunge la concluzii într-un timp mult mai scurt. Câteva aplicații uzuale ale AI sunt:
- Identificarea fețelor în imagini sau videoclipuri
- Clasificarea și etichetarea imaginilor, de exemplu pentru filtre de conținut
- Conversia vorbirii în text
- Detectarea obiectelor în media (o mașină, o persoană, etc.)
- Previzionarea fluctuațiilor de prețuri ale acțiunilor
- Identificarea finanțării terorismului (din milioane de tranzacții zilnice)
- Sisteme de recomandare (cumpărături, muzică, prieteni, etc.)
- Decriptarea codurilor captcha
- Filtrarea email-urilor spam
- Detectarea intruziunilor în rețea
Aș putea continua la nesfârșit, dar cred că ați înțeles ideea. Toate acestea sunt exemple de probleme pe care oamenii s-au străduit să le rezolve prin metode tradiționale de calcul. Și sunt importante deoarece au o aplicabilitate mare în afaceri și în lumea reală.
Așadar, fără alte introduceri, să trecem la lista celor mai bune platforme AI și să explorăm ce oferă.
Serviciile AI Amazon
Așa cum Amazon a bulversat multe industrii, tot așa AWS domină piața platformelor cloud. Același lucru este valabil și pentru Serviciile AI Amazon, care oferă o gamă largă de instrumente AI foarte utile.
Iată câteva dintre serviciile impresionante oferite de AWS:
Amazon Comprehend: Te ajută să înțelegi cantitățile mari de date textuale nestructurate. De exemplu, poți analiza discuțiile cu clienții pentru a afla nivelul lor de satisfacție, principalele nemulțumiri, cele mai frecvente cuvinte cheie, etc.
Amazon Forecast: Un serviciu care folosește datele cronologice pentru a crea prognoze precise pentru viitor. Dacă te întrebi ce sunt datele cronologice, te invit să citești un articol pe care l-am scris recent (caută o bază de date numită Timescale către finalul articolului).
Amazon Lex: Permite construirea de interfețe conversaționale (textuale sau vizuale) în aplicații. În spatele acestei interfețe, rulează algoritmi de învățare automată, antrenați de Amazon, care decodifică intenția și transformă vorbirea în text.
Amazon Personalize: Un serviciu simplu, fără infrastructură, pentru a crea recomandări pentru clienții tăi. Poți introduce date despre comerțul electronic și poți obține sugestii precise și relevante. Bineînțeles, cu cât este mai mare setul de date, cu atât recomandările vor fi mai bune.
Există mult mai multe servicii AI oferite de Amazon, și este o activitate pe care o recomand cu căldură! 🙂
Notă: Este dificil să găsești un rezumat al tuturor acestor servicii într-un singur loc în documentația AWS. Totuși, dacă accesezi https://aws.amazon.com/machine-learning, le poți vedea listate în meniul drop-down de sub „Servicii AI”.
TensorFlow
TensorFlow este o bibliotecă (și o platformă) creată de echipa Google Brain. Reprezintă o implementare a unei ramuri a ML, numită rețele neuronale profunde (Deep Learning Neural Networks). Mai exact, TensorFlow este viziunea Google despre cum se poate realiza învățarea automată cu ajutorul rețelelor neuronale folosind tehnica învățării profunde.
Trebuie menționat, însă, că TensorFlow nu este singura modalitate de a folosi rețelele neuronale – există multe biblioteci, fiecare cu avantajele și dezavantajele sale.
Pe scurt, TensorFlow oferă funcționalități de învățare automată (Machine Learning) pentru diverse medii de programare. Platforma de bază este foarte vizuală și folosește grafice și vizualizări de date pentru a facilita activitatea. Astfel, chiar dacă nu ești un programator, cu puțin efort, poți obține rezultate bune cu TensorFlow.
TensorFlow a fost creată cu scopul de a „democratiza” învățarea automată. Din câte știu eu, a fost prima platformă care a făcut ML simplu, vizual și accesibil la acest nivel. Ca rezultat, utilizarea ML a crescut foarte mult, iar oamenii au putut antrena modele cu ușurință.
Cel mai mare atu al TensorFlow este Keras, o bibliotecă pentru lucrul eficient cu rețele neuronale. Iată cât de simplu este să creezi o rețea simplă (perceptron):
model = tf.keras.Sequential() # Adaugă un strat dens cu 64 de unități la model: model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) # Adaugă încă unul: model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) # Adaugă un strat softmax cu 10 unități de ieșire: model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
Desigur, mai trebuie făcute și configurarea, antrenamentul, etc., dar și acestea sunt la fel de simple.
Este greu să critici TensorFlow, având în vedere că a adus ML în JavaScript, dispozitive mobile și chiar soluții IoT. Totuși, pentru puritani, rămâne o platformă „mai mică”, cu care se pot juca toți. Așadar, pregătește-te să întâmpini oarecare rezistență pe măsură ce avansezi și întâlnești suflete mai „iluminate”. 🙂
Dacă ești începător, îți recomand un curs online de introducere în TensorFlow.
De asemenea, reține că unele critici adresate TensorFlow susțineau că nu poate folosi GPU-uri, ceea ce nu mai este adevărat. Acum, TensorFlow nu doar că funcționează cu GPU, dar Google a dezvoltat și propriul hardware specializat numit TPU (TensorFlow Processing Unit), care este oferit ca serviciu Cloud.
Serviciile AI Google
La fel ca Amazon, Google oferă și o suită de servicii cloud dedicate inteligenței artificiale. Nu voi enumera toate serviciile, deoarece sunt destul de asemănătoare cu cele oferite de Amazon. Mai jos este o captură de ecran care prezintă câteva opțiuni pentru dezvoltatori:
În general, există două moduri de a utiliza serviciile AI Google. Primul este utilizarea unui model deja pregătit de Google și aplicarea lui în produsele tale. Al doilea este serviciul AutoML, care automatizează multe etape intermediare ale învățării automate. Acesta îi ajută, de exemplu, pe dezvoltatorii full-stack, cu mai puțină expertiză în ML, să construiască și să antreneze modele mai ușor.
H2O
Cifra „2” din H2O ar trebui să fie un indice (se aseamănă cu formula chimică a apei), dar este incomod de tastat. Sper că cei de la H2O nu vor fi deranjați de asta!
H2O este o platformă open source pentru învățarea automată, utilizată de companii importante din Fortune 500.
Ideea centrală este de a face cercetările avansate în domeniul inteligenței artificiale accesibile publicului larg, nu doar companiilor mari. În cadrul platformei H2O, sunt oferite mai multe produse, printre care:
- H2O: Platforma de bază pentru explorarea și utilizarea învățării automate.
- Sparkling Water: Integrare oficială cu Apache Spark pentru seturi mari de date.
- H2O4GPU: versiunea accelerată de GPU a platformei H2O.
H2O oferă și soluții adaptate pentru mediul de afaceri, precum:
- AI fără șofer: Nu, nu are legătură cu mașinile autonome! 🙂 Este similar cu oferta AutoML de la Google. Majoritatea etapelor AI/ML sunt automatizate, rezultând instrumente mai simple și rapide de dezvoltat.
- Suport contra cost: companiile mari nu pot aștepta un răspuns de la GitHub. De aceea, H2O oferă suport și consultanță contra cost pentru companiile care au nevoie de o rezolvare rapidă a problemelor.
Petuum
Petuum dezvoltă platforma Symphony, care este concepută pentru a face AI-ul să funcționeze într-un mod foarte accesibil. Cu alte cuvinte, dacă ești obosit de codare și/sau nu vrei să memorezi numeroase biblioteci, Symphony este o adevărată relaxare!
Deși Symphony nu este o platformă „open”, oferă caracteristici impresionante:
- Interfață grafică de tip drag-and-drop
- Posibilitatea de a construi cu ușurință fluxuri de date interactive
- Numeroase blocuri standardizate și modulare pentru a crea aplicații AI sofisticate
- Interfețe de programare și API, pentru cazurile când modul vizual nu este suficient de puternic
- Optimizare automată cu GPU-uri
- Platformă distribuită, foarte scalabilă
- Agregarea datelor din mai multe surse
Există multe alte funcționalități care te vor face să simți că bariera de intrare a fost redusă considerabil. Recomand cu căldură!
Polyaxon
Cea mai mare provocare astăzi în învățarea automată și AI nu este să găsești biblioteci și algoritmi buni (sau chiar resurse de învățare), ci ingineria necesară pentru a gestiona sistemele complexe și cantitățile mari de date.
Chiar și pentru inginerii software experimentați, poate fi o sarcină dificilă. Dacă te regăsești în această situație, merită să încerci Polyaxon.
Polyaxon nu este o bibliotecă sau un cadru de lucru, ci o soluție completă pentru gestionarea tuturor aspectelor învățării automate, cum ar fi:
- Conexiuni de date și streaming
- Accelerare hardware
- Containerizare și orchestrare
- Planificare, stocare și securitate
- Fluxuri de lucru, optimizare, monitorizare etc.
- Tablouri de bord, API-uri, vizualizări etc.
Este independent de bibliotecă și de furnizor, deoarece suportă o gamă largă de soluții populare (open source și proprietare).
Desigur, încă trebuie să te ocupi de implementare și scalare până la un anumit nivel. Dar, dacă vrei să eviți și asta, Polyaxon oferă o soluție PaaS care îți permite să folosești infrastructura lor în mod elastic.
DataRobot
Pe scurt, DataRobot este o soluție de învățare automată destinată mediului de afaceri. Este foarte vizuală și concepută pentru a înțelege rapid datele și a le aplica în practică.
Interfața este intuitivă și elegantă, permițând și utilizatorilor fără experiență să genereze informații utile.
DataRobot se concentrează pe aspectele esențiale ale datelor și oferă capabilități solide în:
- Învățare automată automatizată
- Regresie și clasificare
- Analiza seriilor de timp
De cele mai multe ori, acestea sunt tot ce ai nevoie pentru afacerea ta. Adică, în majoritatea cazurilor, DataRobot este tot ce îți trebuie. 🙂
NeuralDesigner
În timp ce vorbim despre platforme AI puternice și ușor de utilizat, merită o mențiune specială și NeuralDesigner.
Nu sunt multe de spus despre NeuralDesigner, dar sunt multe de făcut! Având în vedere că rețelele neuronale au devenit o metodologie de bază în învățarea automată modernă, este logic să lucrăm cu o platformă care se concentrează exclusiv pe rețele neuronale. Fără opțiuni inutile, fără distrageri – calitate în detrimentul cantității.
NeuralDesigner se remarcă prin mai multe aspecte:
- Nu necesită programare. Absolut deloc.
- Nu necesită configurare complexă. Totul este organizat în pași intuitivi.
- O colecție a celor mai avansați algoritmi specifici rețelelor neuronale.
- Paralelizare CPU și accelerare GPU pentru performanță ridicată.
Merită să o testezi? Categoric!
Prevision.io
Pervision.io este o platformă pentru gestionarea tuturor aspectelor învățării automate, de la procesarea datelor până la implementarea la scară.
PredictionIO
Dacă ești dezvoltator, PredictionIO este o resursă foarte utilă. În esență, PredictionIO este o platformă de învățare automată care poate analiza date din aplicația ta (web, mobilă sau altfel) și poate construi rapid predicții.
Nu te lăsa înșelat de nume – PredictionIO nu este doar pentru predicții, ci suportă întregul spectru al învățării automate. Iată câteva motive interesante pentru care merită încercată:
- Suport pentru clasificare, regresie, recomandări, NLP, etc.
- Creată pentru a gestiona volume mari de date.
- Oferă numeroase șabloane preconfigurate pentru a accelera procesul.
- Vine la pachet cu Apache Spark, MLlib, HBase, Akka HTTP și Elasticsearch, acoperind toate nevoile unei aplicații robuste și moderne.
- Agregarea datelor din mai multe surse, în mod batch sau în timp real.
- Implementată ca un serviciu web tipic, ușor de folosit.
Pentru majoritatea proiectelor web, PredictionIO este o alegere excelentă. Încearc-o și tu!
Concluzie
În prezent, nu ducem lipsă de cadre și platforme AI și ML. Am fost copleșit de opțiuni atunci când am început să cercetez pentru acest articol. Ca urmare, am încercat să reduc lista la cele mai unice și interesante platforme. Dacă consideri că am omis ceva important, te rog să-mi spui.
Coursera oferă cursuri excelente de învățare automată, pe care le recomand dacă dorești să aprofundezi subiectul.
Deci, care platformă este cea mai bună? Din păcate, nu există un răspuns clar. Un motiv este că cele mai multe dintre aceste servicii sunt legate de un anumit ecosistem tehnologic. Celălalt motiv, mai important, este că tehnologiile AI și ML sunt tot mai comercializate, și există o cursă pentru a oferi cât mai multe funcții la un preț cât mai mic. Niciun furnizor nu își poate permite să nu ofere ce oferă concurența, iar orice ofertă nouă este copiată și lansată de concurenți aproape instantaneu.
Prin urmare, totul se reduce la stack-ul și obiectivele tale, cât de intuitiv ți se pare un serviciu, care este percepția ta despre companiile din spatele acestuia, etc.
Indiferent de caz, este evident că AI este disponibil ca serviciu, și ar fi o greșeală să nu profităm de el. 🙂