Integreeritud AI andmetöötlus: targema tuleviku arendamine

Integreerimine tehisintellekti arvutisüsteemide kasutuselevõtt juhib revolutsiooni, mis häirib kõiki tööstusharusid ja loob isegi uusi turge.

Iga tarkvararakendus võib integreeritud tehisintellektiga oma võimekust suurendada. Alates äriprotsesside automatiseerimisest kuni äriülevaadete ja pettustehingute avastamiseni on kasu tohutult.

Tehisintellekti mudelid ja nende teenused on samuti kõigile kättesaadavad. Niisiis, see postitus vaatleb, mida tehisintellekti integreerimine teie ettevõttele või arvutirakendusele tähendada võib ja kuidas ka teie saate targemat tulevikku arendada.

Arvutamine ilma AIta

Traditsioonilise arvuti abil on lihtne arvutusi teha palju kiiremini, kui ükski inimene üksinda suudaks, ja see annabki sellele oma jõu. 1 MHz arvuti suudab sekundis sooritada umbes 1 miljonit aritmeetilist toimingut, mõnel on vaja teha rohkem kui üks tsükkel. 1 GHz arvuti suudab teha 1 miljard toimingut sekundis ja mitme protsessoriga arvutid mitmekordistavad seda võimekust vastavalt tuumade arvule.

Sel viisil probleemide lahendamine eeldab probleemide mõistmist ja tarkvara arendamist, et lahendused läbi töötada. Iga võimaliku stsenaariumi haldamiseks pidi olema alamprogramm ja ootamatute jaoks vaikerutiinid.

Selline lähenemine tarkvaraarendusele on okei ja sageli tõhus töö tegemiseks. Kuid see piirab seda, mida arendaja saab teha ja mida mitte. Näiteks kuigi saate seda kasutada, et kiiresti tuvastada umbes 16.8 miljonit erinevust kuueteistkümnendsüsteemi taustavärvides, mis ulatuvad mustast (0x000000) valgeni (0xFFFFFF), ja suhteliselt väheste ressurssidega, on teil raske rakendada sama metoodikat vaid kümne või saja inimese nägude eristamiseks.

Teisisõnu, see traditsiooniline lähenemine probleemide lahendamisele arvutis toimib hästi, kui tegemist on ühe või mõne teguriga. Aga kui sa pead programmiliselt arvestama sadu või tuhandeid erinevaid tegureid sekundi murdosa jooksul, siis muutub vajalikuks uus mudel ja arenduskäsitlus. Ja just seda tehisintellekt pakub.

AI lubadus

Integreeritud tehisintellekti andmetöötlus ühendab traditsioonilise arvuti töötlemata töötlemisvõimsuse AI-algoritmide intelligentsete kognitiivsete võimetega. See uus nutikam süsteem võimaldab arvutitel analüüsida tohutuid andmemahtusid hõlpsamini ja kiiremini, kui inimene oskaks unistada, kas käsitsi või programmiliselt.

AI mudelid võimaldavad suurte andmemahtude kaudu hõlpsasti võrrelda nii palju tegureid kui vaja. See muudab andmete mustrite tõhusa tuvastamise ja klassifitseerimise lihtsaks, mis viib teadlikumate otsusteni inimliku intelligentsusega.

Jättes suurema osa andmete tuvastamise ja klassifitseerimise tööst tehisintellekti hooleks, saab arendaja keskenduda suuremale pildile, kiirendada arendusaega ja saavutada palju paremaid tulemusi, kui muidu ilma tehisintellekti abita võimalik oleks olnud.

Rakendused erinevates tööstusharudes

Saate integreerida tehisintellekti arvutussüsteemidesse, et hallata tööd peaaegu igas tööstusharus. Siin on mõned populaarsed turud ja kasutusalad.

• Turundus: alates üldisest turuandmete analüüsist kuni pettuste tuvastamise, portfellihalduse ja algoritmilise kauplemiseni – tehisintellekti tugi finantsturgudel kasvab jätkuvalt.
• Tervishoid: AI-d kasutatakse ka skaneeringute analüüsimisel, nagu MRI ja röntgenikiirgus anomaaliate ja haiguste tuvastamiseks. Lisaks saavad teadlased uute ravimite avastamise kiirendamiseks samavõrra kasutada AI mudeleid.
• Robotics: Tootmisest kuni isejuhtivate autode, isikliku hügieeni ja veebirobotiteni – tehisintellekt muudab robootikatööstust revolutsiooniliseks ning üha keerulisemaid ülesandeid on lihtsam täita. AI parandab arvutinägemist, lokaliseerimist ja kaardistamist, planeerimist ja juhtimist, objektide tuvastamist ning võimet improviseerida ebakindlates olukordades.
• Jaekaubandus: tehisintellekti tehnoloogia rakendused jaemüügipinnal varieeruvad suuresti, alates isikupärastatud tootesoovituste pakkumisest kuni demograafilise analüüsi, klienditeeninduse, varude haldamise, nõudluse prognoosimise, hindade optimeerimise ja pettuste tuvastamiseni.
• TURVALISUS: AI mudelite võime kiiresti analüüsida suuri andmehulki muudab need ideaalseteks komponentideks pettuste ja turvarikkumiste tuvastamise süsteemides.
• Põllumajandus: Täppispõllumajandus ja agrotehnoloogia toetuvad üha enam tehisintellektile, et vähendada toidu kasvatamise kulusid, suurendades samal ajal saaki ja kasumit.

Integreeritud tehisintellekti andmetöötluse väljakutsed

Kuigi integreeritud tehisintellekti andmetöötlus pakub palju lubadusi, kaasnevad sellega ka väljakutsed, nagu enamik teisi tehnoloogiaid. Siin on peamised.

1. Mudeli saadavus: Ilmselgelt peab olema juba olemasolev tehisintellekti mudel, mis teeb ära vajaliku töö. Vastasel juhul peate oma vajaduste rahuldamiseks selle looma või olemasolevat mudelit muutma.
2. Algoritmi kallutatus: Algoritmi kallutatuse probleem on alati olemas ja see juhtub sageli siis, kui kasutate kellegi teise koolitatud mudelit. Treeningandmed võivad nii-öelda tehisintellekti mõistust rikkuda.
3. Andmekvaliteet: prügi sisse ja välja, kehtib ka tehisintellekti toimingute puhul. Kui toidate oma süsteemi madala kvaliteediga andmetega, siis ärge oodake imet. Kõik mudelisse minevad andmed on alati teie ülesanne puhastada ja ette valmistada.
4. Riistvara kulud: Kui te ei kasuta AI-teenust näiteks API kaudu, vajate pädeva mudeli käitamiseks piisavat riistvara installimist. Isegi võrguteenused võtavad endiselt tasu.

Embedded vs Cloud vs Edge AI

Üks oluline küsimus, mida tehisintellekti mudeli valikul arvesse võtta, on kohaletoimetamine. Saate mudeli manustada oma tarkvarakoodi, lasta sellel töötada pilves või serval. Igal neist lähenemisviisidest on oma plussid ja miinused, seega vaatame neid lähemalt.

• Manustatud AI: AI manustamine tarkvarakoodi tähendab, et kõik, mida mudeli käitamiseks vajate, on füüsiliselt saadaval samas arvutis, kus töötab teie tarkvara. Sellel lähenemisviisil on oma eelised, näiteks kõrge turvalisusega rakendused või süsteemid, mis peavad võrguühenduseta sõltumatult toimima. Negatiivne külg on see, et suured mudelid võivad töötamiseks vajada palju mälu ja töötlemisvõimsust, sealhulgas GPU-sid.
• Pilve hostitud AI: Teine hea võimalus on oma AI-mudeli pilves hostimine. Enamik AI-teenuseid on igal juhul pilve hostitud, seega on teie valik. Eelised hõlmavad madalamaid kulusid ja mastaapsust, samas kui negatiivsed küljed võivad hõlmata latentsust ja turvaprobleeme.
• Edge Hosted AI: Ajatundlike rakenduste puhul võiksite oma pilvehostitud mudeli lisaks ka serval kättesaadavaks teha. Pilveservad on andmekeskused, mis pakuvad teenuseid kasutaja asukohale lähemal, et vähendada latentsust. Ääreasukohtade saadavus sõltub pilveteenuse pakkujast, nii et peate võib-olla ostlema.

AI integreerimise esialgsed kaalutlused

Enne tehisintellekti oma tarkvarasse integreerimist peate tegema mõned esialgsed kaalutlused, et aidata teil kujundada kvaliteetsem toode, mille kasutamist teie ja teised hindavad. Siin on mõned neist peamistest kaalutlustest.

• Kasutajaliides: Kasulikkus ja kasutusmugavus on kaks tegurit, mis määravad enamiku toodete väärtuse. Ja tarkvara puhul lahendab selle sageli selle kasutajaliides. Kas kasutaja pääseb AI-le juurde teksti, vestluse, hääle või visuaalsete vahendite kaudu? Kas tehisintellekti taotlusi töödeldakse automaatselt või peab kasutaja kõike käsitsi tegema?
• Mudeli tüübid: Seal on sada üks AI mudelit ja igal neist on oma tugevad ja nõrgad küljed. Mõned on mõeldud piltide jaoks, teised aga kirjutamiseks. Mida te ehitate ja milline mudel rahuldab selle vajaduse kõige paremini? Kas selline mudel on juba saadaval või tuleb uus välja töötada?
• Optimeerimine: On palju avatud lähtekoodiga AI mudeleid, mida saate kasutada ja peenhäälestada, et need toimiksid täpselt nii, nagu soovite. Kui palju optimeerimist ja peenhäälestamist vajate?
• Turvalisus ja andmete privaatsus: Kas tegelete tundliku teabega või on rakenduse turvavajadused minimaalsed? Kuidas on lood kasutajateabe ja nende turvalise säilitamisega?
• Skaalautuvus: Kas teie rakendust tuleb skaleerida ja kas tehisintellekti mudelit saab sellega skaleerida?

Kuidas integreerida AI tarkvarasse

Tehisintellekti mudelite või nende funktsioonide tarkvararakendustesse integreerimisel on mõned sammud ja järgmine on selle protsessi üldine ülevaade.

1. Tuvastage kasutusjuhtumid: AI ei saa kõike teie eest teha. Teil peavad olema konkreetselt määratletud protsessid, ülesanded või alamprogrammid, mille puhul masinintellekti rakendamine oleks suureks abiks. Esmalt peate need tuvastama ja otsustama, kuidas neid tehisintellekti kasutades saavutada.
2. Valige AI tehnika: Järgmisena peate valima ühe AI tehnika või mudel, mis sobib kõige paremini käsilolevale tööle. See võib olla närvivõrk, otsingu- ja asetusmeetod, Bayesi klassifikaator, nimega üksuse tuvastamine, suur keelemudelVõi generatiivne võistlev võrgustik mis suudab teie probleemi kõige paremini lahendada.
3. Valige mudel: Kui olete tehnikaga leppinud, on teie järgmiseks sammuks leida mudel, mis kasutab sellist tehnikat, mida saate vajalike tulemuste saamiseks otse integreerida või lihtsalt peenhäälestada. Siin on kena LLM-i nimekiri et sind käivitada. Pidage meeles, et sobiva mudeli leidmata jätmine tähendab, et peate võib-olla selle nullist üles ehitama.
4. Andmete kogumine ja ettevalmistamine: vajate andmeid baasmudeli peenhäälestamiseks või selle nullist ehitamiseks. Seega on oluline ka andmete kogumine ja ettevalmistamine.
5. Tarkvara integreerimine: see samm võib hõlmata API-käskude kasutamist pilve hostitud tehisintellekti mudeli päringu tegemiseks või kogu mudeli otse manustamist teie rakendusse. Valik on sinu.
6. Kasutajaliides: Tööriista väärtus sõltub paljuski selle kasutusmugavusest. Seda ei saa üle tähtsustada. Soovite, et teie rakenduse tehisintellekti funktsioone oleks võimalikult lihtne kasutada. Võimas rakendus, mille kasutamine on liiga keeruline, on väheväärtuslik. Seega hoidke kasutajaliides lihtne ja programm intuitiivne.
7. Testimine ja valideerimine: Testige programmi pärast arendust ja veenduge, et kõik töötab nii nagu peab.
8. juurutada: kui olete oma tööga rahul, lülitage tootmisrežiimile ja vabastage rakendus. Peate siiski jälgima jõudlust ja otsima valdkondi, mida parandada.
9. Korda ja täiusta: vaadake regulaarselt oma rakenduse jõudlust, kasutajate tagasisidet ja uusi turuolukordi, et näha, mida võiksite täiustada. Seejärel tehke see valmis ja värskendage rakendust.

Ressursid

1. Google'i koostöö: pilveteenus arenduseks, mida pakub Google.
2. Tensorivoog: avatud lähtekoodiga masinõppe raamistik.
3. Taevasina: Microsofti pilveplatvorm tasuta pakkumistega.
4. Kaagutama: masinõppe ja andmeteaduse platvorm rohkete tööriistadega.
5. Tflearn: raamatukogu täiustatud süvaõppeprojektide jaoks.
6. IBM Watsoni stuudio: IBMi pilveplatvorm.
7. LLM-i nimekiri: suurte keelemudelite kureeritud loend.

Korduma kippuvad küsimused

Siin on korduma kippuvad küsimused integreeritud tehisintellekti andmetöötluse ja arenduse kohta.

K: Kuidas saate tehisintellekti arvutitesse integreerida?

V: Saate integreerida tehisintellekti, manustades mudeli või pääsedes API kaudu pilves olevale mudelile juurde.

K: Millised on integreeritud tehisintellekti andmetöötluse eelised?

V: Integreeritud tehisintellekti andmetöötlus võib parandada ettevõtte üldist tootlikkust, suurendades tõhusust, täpsust ja kiireid otsuseid.

K: Kas integreeritud tehisintellekti andmetöötlus on mõeldud ainult suurtele organisatsioonidele?

V: Ei, integreeritud tehisintellekti andmetöötlus ei ole reserveeritud suurtele organisatsioonidele ainult seetõttu, et avatud lähtekoodiga tehisintellekti tööriistade ja taskukohaste pilveteenuste kättesaadavus on mängutingimused ühtlustanud.

K: Milliseid oskusi on vaja AI tarkvarasse integreerimiseks?

V: Teil on vaja tarkvaraarenduse, masinõppe ja andmeanalüüsi oskusi.

Järeldus

Integreeritud tehisintellekti andmetöötlus häirib jätkuvalt tööstusi ja muudab meie elusid, kuna inimkond seisab targema, produktiivsema ja omavahel ühendatud tuleviku lävel.

Seega, kui sul on varem olnud kahtlusi tehisintellekti integreerimises oma äriprotsessi või tarkvarasse, siis peaksid olema juba otsustanud. Sest asjad arenevad kiiresti.