Acum că știm că Terminatorii nu vin să ne ia, este timpul să ne împrietenim cu Inteligența Artificială și să profităm de ea!
Multă vreme, domeniul inteligenței artificiale și cea mai faimoasă subdisciplină a sa, Machine Learning, au fost înconjurate de o aură misterioasă. Mașinaria de presă de propagandă a lansat articol după articol care prevestește ascensiunea mașinilor super-inteligente, super-independente și super-diabolice, făcându-i pe mulți să cadă în disperare (inclusiv pe mine).
Și ce avem astăzi de arătat pentru tot zgomotul și fumul? O tehnologie AI care este departe de a fi perfectă, jenantă greșeliși un robot limitat, care funcționează defectuos, care a fost, aproape cu forța, transformat într-un cetăţean. La naiba, nu avem încă un algoritm decent de traducere a limbii.
Dacă astăzi, cineva încă mai insistă că Ziua Apocalipsei este aproape, iată reacția mea:
Deci, ce este AI, ML și toate acele cuvinte la modă dacă nu sfârșitul umanității?
Ei bine, acestea sunt noi modalități de programare a unui computer pentru a rezolva problemele legate de clasificare și predicție. Și ghiciți ce, avem în sfârșit multe servicii AI pe care le puteți începe imediat să le utilizați în aplicația dvs. de afaceri și să obțineți beneficii uriașe.
Ce pot face platformele AI pentru afaceri astăzi?
Buna intrebare!
Inteligența artificială este atât de generică în aplicarea sa (cel puțin în teorie) încât ar fi imposibil de subliniat scopul pentru care a fost dezvoltată. Este ca și cum ai întreba pentru ce a fost dezvoltată o foaie de calcul și ce se poate face cu ea. Sigur, a fost dezvoltat pentru contabilitate, dar astăzi depășește cu mult această responsabilitate. Și contabilitatea nu este singura funcție – oamenii o folosesc ca instrument de management al proiectelor, ca listă de lucruri de făcut, ca bază de date și ce nu.
Același lucru este valabil și cu AI.
În linii mari, inteligența artificială este utilă pentru sarcini care sunt puțin definite și se bazează pe învățarea din experiență. Da, asta fac și oamenii, dar AI are un avantaj, deoarece poate procesa munți de date în cel mai scurt timp și poate ajunge la concluzii mult, mult mai rapid. Ca atare, unele dintre aplicațiile tipice ale AI sunt:
- Detectarea fețelor într-o fotografie, videoclip etc
- Clasificarea și etichetarea imaginilor, de exemplu, pentru consiliere parentală
- Conversie vorbire în text
- Detectarea obiectelor în mass-media (de exemplu, o mașină, o femeie etc.)
- Predicția mișcării prețurilor acțiunilor
- Detectarea finanțării terorismului (dintre milioane de tranzacții pe zi)
- Sisteme de recomandare (cumpărături, muzică, prieteni etc.)
- Se rupe captcha
- Filtrarea spamului
- Detectarea intruziunilor în rețea
Aș putea continua și mai departe și probabil să rămân fără pagini (la figurat vorbind), dar cred că acum înțelegi ideea. Toate acestea sunt exemple de probleme pe care oamenii s-au străduit să le rezolve prin mijloacele tradiționale de calcul. Și totuși, acestea sunt importante, deoarece au o nevoie enormă în afaceri și în lumea reală.
Așadar, fără alte prelungiri, să începem cu lista cu cele mai bune platforme AI și să vedem ce au de oferit.
Cuprins
Servicii Amazon AI
Așa cum Amazon scoate rapid companiile din afaceri, la fel și AWS este atât de dominant ca platformă încât aproape nimic altceva nu-mi vine în minte. Același lucru este valabil și cu Servicii Amazon AIcare este plin de servicii AI incredibil de utile.
Iată câteva dintre serviciile uimitoare pe care le are AWS.
Amazon Comprehend: vă ajută să înțelegeți întregul munte de date textuale, nestructurate pe care le aveți. Un caz de utilizare este acela de a analiza chat-urile existente de asistență pentru clienți și de a afla care au fost nivelurile de satisfacție de-a lungul timpului, care sunt preocupările majore ale clientului, ce cuvinte cheie sunt folosite cel mai mult etc.
Amazon Forecast: Serviciu de configurare zero pentru utilizarea datelor din seria cronologică existente și pentru a le transforma în prognoze precise pentru viitor. În cazul în care vă întrebați ce sunt datele din seria temporală, aruncați o privire la acest articol pe care l-am scris recent (căutați o bază de date numită Timescale spre sfârșitul articolului).
Amazon Lex: construiți interfețe conversaționale (textuale și/sau vizuale) în aplicațiile dvs. În culise rulează modelele de învățare automată instruite de Amazon care decodifică intenția și realizează din mers discursul în text.
Amazon Personalize: Serviciu simplu și fără infrastructură pentru a crea recomandări pentru clienții tăi sau pentru tine! Puteți introduce date de comerț electronic sau aproape orice în acest serviciu și vă puteți bucura de sugestii foarte precise și interesante. Desigur, cu cât setul de date este mai mare, cu atât recomandările vor fi mai bune.
Există multe mai multe servicii de inteligență artificială pe care le are Amazon și ați putea petrece aproape toată ziua navigând printre ele. Cu toate acestea, este o activitate pe care o recomand din toată inima! 🙂
Notă: este greu să găsiți un rezumat al tuturor acestor servicii împreună în documentele AWS, dar dacă accesați https://aws.amazon.com/machine-learning, acestea sunt listate în meniul drop-down sub „Servicii AI”.
TensorFlow
TensorFlow este o bibliotecă (și, de asemenea, o platformă) creată de echipa din spate Google Brain. Este o implementare a subdomeniului ML numită Deep Learning Neural Networks; adică TensorFlow este ideea Google cu privire la modul de a realiza învățarea automată cu rețele neuronale folosind tehnica învățării profunde.
Acum, asta înseamnă că TensorFlow nu este, desigur, singura modalitate de a utiliza rețelele neuronale – există o mulțime de biblioteci, fiecare cu avantajele și dezavantajele sale.
În linii mari, TensorFlow vă permite capabilitățile stoc de Machine Learning pentru multe medii de programare diferite. Acestea fiind spuse, platforma de bază este destul de vizuală și se bazează în principal pe grafice și vizualizări de date pentru a duce treaba la bun sfârșit. Ca atare, chiar dacă nu ești un programator, este posibil, cu ceva efort, să obții rezultate bune din TensorFlow.
Din punct de vedere istoric, TensorFlow a avut ca scop „democratizarea” Machine Learning. Din cunoștințele mele, a fost prima platformă care a făcut ML simplu, vizual și accesibil la acest grad. Drept urmare, utilizarea ML a explodat, iar oamenii au putut să antreneze modele cu ușurință.
Cel mai important punct de vânzare al TensorFlow este Keras, care este o bibliotecă pentru lucrul eficient cu rețelele neuronale în mod programatic. Iată cât de simplu este să creezi o rețea simplă, complet conectată (perceptron):
model = tf.keras.Sequential() # Adds a densely-connected layer with 64 units to the model: model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) # Add another: model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) # Add a softmax layer with 10 output units: model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
Desigur, trebuie făcute și configurarea, antrenamentul etc., dar și ele sunt la fel de simple.
Este greu de găsit de greșeală TensorFlow, având în vedere că a adus ML în JavaScript, dispozitive mobile și chiar soluții IoT. Cu toate acestea, în ochii puriștilor, rămâne o platformă „mai mică” cu care fiecare Tom, Dick și Harry se poate încurca. Așadar, fiți gata să înfruntați o oarecare rezistență pe măsură ce urcați pe scara de calificare și întâlniți mai multe suflete „iluminate”. 🙂
Dacă ești începător, verifică asta Curs online de introducere a TensorFlow.
De asemenea, rețineți: unele critici la adresa TensorFlow menționează că nu poate folosi GPU-uri, ceea ce nu mai este adevărat. Astăzi, TensorFlow nu numai că funcționează cu GPU, dar Google și-a dezvoltat singurul hardware specializat numit TPU (TensorFlow Processing Unit), care este disponibil ca Cloud. serviciu.
Servicii Google AI
La fel ca serviciile Amazon, Google are și o suită de cloud Servicii care se învârte în jurul AI. Mă abțin de la a enumera toate serviciile, deoarece sunt destul de asemănătoare cu ofertele Amazon. Iată o captură de ecran a ceea ce poate dezvolta dezvoltatorii dacă sunt interesați:
În linii mari, există două moduri în care puteți utiliza serviciile AI Google. Prima este să utilizați un model deja pregătit de Google și să începeți să îl aplicați în produsele dvs. Al doilea este așa-numitul AutoML serviciu, care automatizează mai multe etape intermediare ale învățării automate, ajutând, să zicem, dezvoltatorii full stack cu mai puțină expertiză ML să construiască și să antreneze cu ușurință modele.
H2O
„2” din H2O ar trebui să fie un indice (seamănă cu formula chimică pentru apă, cred), dar este deranjant să-l tastați. Sper că cei din spate H2O nu va deranja asa de mult!
H2O este o platformă open source pentru Machine Learning, care este folosită de nume mari incluse în Fortune 500.
Ideea principală este de a face cercetarea de ultimă oră în domeniul inteligenței artificiale să ajungă la publicul larg, mai degrabă decât să o lase în mâinile companiilor cu buzunare adânci și pârghie. În cadrul platformei H2O sunt oferite mai multe produse, cum ar fi:
- H2O: Platforma de bază pentru explorarea și utilizarea Machine Learning.
- Sparkling Water: Integrare oficială cu Apache Spark pentru seturi mari de date.
- H2O4GPU: versiunea accelerată de GPU a platformei H2O.
H2O realizează, de asemenea, soluții adaptate pentru întreprindere, iar acestea includ:
- AI fără șofer: Nu, AI fără șofer nu are nimic de-a face cu mașinile care se conduc singure! 🙂 Este mai mult pe liniile ofertei AutoML de la Google – majoritatea etapelor AI/ML sunt automatizate, rezultând instrumente care sunt mai simple și mai rapid de dezvoltat.
- Asistență plătită: în calitate de întreprindere, abia așteptați să ridicați probleme GitHub și să sperați să primiți un răspuns în curând. Dacă timpul înseamnă bani, H2O oferă suport plătit și consultanță pentru companiile mari.
Petuum
Petuum dezvoltă Simfonie platformă, care este concepută pentru a nu mă face să cred că AI funcționează. Cu alte cuvinte, dacă te-ai săturat de codare și/sau nu vrei să memorezi mai multe biblioteci și formate de ieșire, Symphony se va simți ca o vacanță în Alpi!
Deși nu este nimic „deschis” la platforma Symphony, funcțiile merită să salivam:
- Trageți și plasați interfața de utilizare
- Construiți cu ușurință conducte de date interactive
- Tone de blocuri standardizate și modulare pentru a crea aplicații AI mai sofisticate
- Interfețele de programare și API care simt că modul vizual nu este suficient de puternic
- Optimizare automată cu GPU-uri
- Platformă distribuită, foarte scalabilă
- Agregarea datelor cu mai multe surse
Există multe alte caracteristici care vă vor face cu adevărat să simțiți că bariera de intrare a fost coborâtă considerabil. Foarte recomandat!
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 calificată care trebuie aplicată pentru a face față sistemelor uriașe și a încărcărilor mari de date care rezultă.
Chiar și pentru inginerii de software experimentați, poate fi o întrebare prea mare. Daca si tu simti asa, Polyaxon merita aruncat o privire.
Polyaxon nu este o bibliotecă sau chiar un cadru; mai degrabă, este o soluție de la capăt la capăt pentru gestionarea tuturor aspectelor învățării automate, cum ar fi:
- Conexiuni de date și streaming
- Accelerarea hardware
- Containerizare și orchestrare
- Programare, stocare și securitate
- Conducte, optimizare, urmărire etc.
- Tablouri de bord, API-uri, vizualizări etc.
Este aproape independent de bibliotecă și de furnizor, deoarece sunt acceptate un număr mare de soluții populare (sursă deschisă și închisă).
Desigur, mai trebuie să vă ocupați de implementarea și scalarea la un anumit nivel. Dacă doriți să scăpați chiar și de asta, Polyaxon oferă o soluție PaaS care vă permite să utilizați infrastructura lor în mod elastic.
DataRobot
Pur și simplu pune, DataRobot este o soluție de învățare automată concentrată pentru întreprindere. Este vizual până la capăt și este conceput pentru a înțelege rapid datele dvs. și pentru a le folosi în afaceri concrete.
Interfața este intuitivă și elegantă, permițând celor care nu sunt experți să se urce la volan și să genereze informații semnificative.
DataRobot nu are o serie de caracteristici; în schimb, se concentrează pe simțul tradițional al datelor și oferă capabilități solide în:
- Învățare automată automată
- Regresie și clasificare
- Serii de timp
De cele mai multe ori, acestea sunt tot ce aveți nevoie pentru întreprinderea dvs. Adică, în cele mai multe cazuri, DataRobot este tot ce ai nevoie. 🙂
NeuralDesigner
În timp ce vorbim despre platformele AI puternice și ușor de utilizat, NeuralDesigner merită o mențiune specială.
Nu sunt multe de spus despre NeuralDesigner, dar sunt multe de făcut! Având în vedere că rețelele neuronale au dominat mai mult sau mai puțin metodologia modernă de învățare automată, este logic să lucrezi cu o platformă care se concentrează exclusiv pe rețelele neuronale. Fără multe opțiuni, fără distragere a atenției — calitatea în detrimentul cantității.
NeuralDesigner excelează în multe feluri:
- Nu este necesară programarea. Deloc.
- Nu este necesară construirea complexă a interfeței. Totul este așezat în pași sensibili, ușor de înțeles, ordonați.
- O colecție a celor mai avansați și rafinați algoritmi specifici rețelelor neuronale.
- Paralelizare CPU și accelerare GPU pentru performanță ridicată.
Merită a uite? Categoric!
Prevision.io
Pervision.io este o platformă pentru gestionarea tuturor aspectelor învățării automate, de la procesarea datelor până la implementarea la scară.
PredicțieIO
Dacă ești dezvoltator, PredicțieIO este o ofertă incredibil de utilă la care ar trebui să te uiți. În esență, PredictionIO este o platformă de învățare automată care poate asimila date din aplicația dvs. (web, mobilă sau altfel) și poate construi rapid predicții.
Nu vă lăsați înșelați de nume — PredictionIO nu este doar pentru predicții, ci acceptă întregul spectru de învățare automată. Iată câteva motive interesante pentru a-l iubi:
- Suport pentru clasificare, regresie, recomandări, NLP și ce nu.
- Creați pentru a gestiona sarcinile de lucru serioase într-un cadru Big Data.
- Mai multe preconstruite șabloane pentru cei grăbiți.
- Vine la pachet cu Apache Spark, MLlib, HBase, Akka HTTP și Elasticsearch, răspunzând tuturor nevoilor posibile ale unei aplicații robuste și moderne.
- Ingestie combinată de date din mai multe surse, fie în mod lot sau în timp real.
- Implementat ca un serviciu web tipic — ușor de consumat și alimentat.
Pentru majoritatea proiectelor web de acolo, nu văd cum PredictionIO nu are prea mult sens. Haide și încearcă!
Concluzie
Nu lipsesc astăzi cadrul sau platforma AI și ML; Am fost copleșit de alegere când am început să cercetez pentru acest articol. Drept urmare, am încercat să restrâng această listă la cele unice sau interesante. Dacă crezi că am omis ceva important, te rog să-mi spui.
Coursera am primit unele dintre cursurile grozave de învățare automată, așa că verificați dacă sunteți interesat să învățați.
Deci, care platformă este cea mai bună? Din păcate, nu există un răspuns clar. Un motiv pentru care cele mai multe dintre aceste servicii sunt legate de o anumită stivă tehnologică sau ecosistem (mai ales construirea a ceea ce se numește o grădină cu ziduri). Celălalt motiv, mai important, este că până acum, tehnologiile AI și ML au fost comercializate și există o cursă pentru a oferi cât mai multe funcții la un preț cât mai mic posibil. Niciun furnizor nu își poate permite să nu ofere ceea ce oferă ceilalți, iar orice ofertă nouă este copiată și servită de concurenți aproape peste noapte.
Ca atare, totul se reduce la care sunt stack-ul și obiectivele dvs., cât de intuitiv găsiți că este serviciul, care este percepția dvs. despre companiile din spatele acestuia și așa mai departe.
Dar, indiferent de caz, este de la sine înțeles că AI este în sfârșit disponibil ca serviciu și ar fi extrem de neînțelept să nu o folosim. 🙂