ML-технологии, которые уже сейчас оказывают мощное влияние на бизнес
Технологии очаровывают, отталкивают, вызывают приступы скептицизма… Люди по-разному относятся к любым новинкам, и это нормально. Но, как мы знаем, истинная ценность любой инновации проявляется в ее способности решать реальные проблемы и удовлетворять потребности клиентов. Поэтому лишь применяя новые технологии на практике для решения конкретных бизнес-потребностей, мы можем легко отличить действительно полезные вещи от тех, которые еще нуждаются в разработке и пока не могут принести ощутимых результатов.
Вот и сейчас в машинном обучении (ML) наблюдаются стремительные изменения и постоянное развитие. В этой статье мы рассмотрим последние тенденции в ML и объясним, как они уже сейчас выдвигают бизнес на новый уровень без затрат на новых сотрудников.
Модели для генерации текста и изображений
Создание высококачественных изображений с использованием искусственного интеллекта вполне сопоставимо с искусством. Разные модели, например, GANS, VAEs и диффузионные модели, стремятся к этому. Каждая в своем ключе. Но несмотря на достижения, их применение не всегда гарантирует идеальный результат.
Сегодня в мире генеративного искусства мы видим таких лидеров, как GLIDE, DALL.E-3 от OpenAI, Ideogram от Google и Stable Diffusion, которые ставят новые стандарты качества в создании изображений.
Большие языковые модели (LLM) могут перевернуть игру совсем по-другому. Они — это настоящий прорыв, который не только помогает обрабатывать огромные объемы информации, но и стимулирует нашу человеческую креативность и способность мыслить глубже. Просто представьте, какие возможности открываются перед нами благодаря таким моделям, как GPT-4 от Open AI или их конкурента — Grok 1,5 от xAI. Они уже помогают в создании текстов, генерации идей на контент, написании кода… А теперь представьте, что они смогут сделать в будущем!
Но, возможно, у вас возникнет вопрос: «Зачем создавать новые модели, если можно улучшать уже существующие?»
Создание новых LLM и моделей для генерации изображений имеет огромный потенциал для роста бизнеса. Ведь это позволяет компаниям оставаться конкурентоспособными и реагировать на быстро меняющиеся требования рынка.
Например, маркетинговое агентство. Использование новых LLM может значительно улучшить качество контента и рекламы, делая их более привлекательными и уникальными для аудитории. Увеличить вовлеченность клиентов = повысить конверсию.
Изображение сгенерировано нейросетью Ideogram
Если же бизнес связан с производством или дизайном, новые модели для создания изображений могут значительно сократить время и затраты на разработку новых продуктов и их концепций. И это приведет к более быстрому выходу на рынок, что повысит конкурентоспособность компании и закроет потребности клиентов.
Вот и получается, что инвестирование в разработку новых моделей является стратегическим шагом для роста бизнеса. Это поможет оставаться впереди конкурентов, улучшать качество продуктов и услуг, а также расширять аудиторию и увеличивать прибыль.
Облачные данные и индустриальные cloud-платформы
Облачные вычисления уже стали частью современных технологических инициатив, упрощая и улучшая процессы в области машинного обучения. Они предлагают компаниям широкий спектр возможностей, позволяя быстро развертывать алгоритмы ML и эффективно использовать данные.
Изображение сгенерировано нейросетью Ideogram
Возьмем, к примеру, графические процессоры в облаке. С ними вы больше не нуждаетесь в дорогом оборудовании для обучения моделей. С облачными сервисами можно получить доступ к мощным графическим процессорам и готовым к использованию моделям.
И это еще не все. С облачными решениями для хранения данных вы и ваша команда можете работать где угодно и когда угодно. Нет больше необходимости быть привязанным к офису или компьютеру, чтобы получить доступ к нужной информации.
А что насчет отраслевых облачных платформ? Они ведь справляются куда лучше живых персональных помощников для вашего бизнеса, решая самые сложные задачи.
Например, отраслевые облачные платформы могут анализировать данные о продажах и помогать компаниям прогнозировать, какие товары будут пользоваться большим спросом в будущем, что увеличит прибыль от продаж. Кроме того, облачные платформы делают маркетинг более персонализированным, анализируя данные о клиентах и помогая создавать кампании, которые точно попадают в их интересы. Они также упрощают финансовое планирование и управление цепочкой поставок, делая проще логистику и снижая издержки.
В медицинской сфере cloud-платформы используются для анализа медицинских данных, помогая врачам делать более точные диагнозы и выбирать эффективные методы лечения.
И, кстати, по прогнозам, уже к 2027 году более половины компаний будут использовать облачные платформы для оптимизации работы.
TinyML
Дословный перевод «tiny» означает «крошечный». Такое название отсылает нас к тому, где применяется TinyML. А именно в IoT (Internet of Things) и мобильных устройствах. Потому что мир всё больше перестраивается под этот вектор.
Изображение сгенерировано нейросетью Ideogram
Несмотря на то, что существуют крупные приложения для ML, часто у них есть свои ограничения. Вот где на сцену выходят маленькие приложения. Они становятся настоящими героями в разных сценариях, предоставляя решения, которые раньше казались недоступными.
Допустим, вы отправляете данные на удаленный сервер для обработки алгоритмом, а затем получаете их обратно через веб-запрос. Это может занять много времени, а ещё сопровождаться колоссальным энергопотреблением. И вот более эффективный подход заключается в использовании ML-программ прямо на периферийных устройствах.
Внедрение таких программ на устройствах IoT приносит много плюсов. Они сокращают задержки, уменьшают энергопотребление и повышают конфиденциальность пользователей. А кроме того, подход убирает необходимость отправки данных на центральный сервер для обработки, что ускоряет весь процесс в целом (согласитесь, что нет ничего хуже ожидания).
Самое важное: TinyML нашло свое применение, от промышленности до здравоохранения и агропрома. С помощью IoT с алгоритмами TinyML фермеры могут отслеживать здоровье растений или прогнозировать погоду. Один нюанс — для реализации подобных проектов требуется квалифицированный персонал со знаниями в области ML и встроенных систем.
Другой вариант использования TinyML — это системы видеонаблюдения в городе. В них можно внедрить подобную технологию для обнаружения подозрительных личностей на улице или опасных ситуаций в общественных местах или внутри зданий. Это поможет снизить риски преступности и повысить уровень безопасности, что крайне актуально сейчас. Особенно в ТЦ, школах, детских садах, стадионах — везде, где собирается большое количество взрослых и детей.
AutoML
AutoML, или автоматическое машинное обучение, — это новая технология, которая облегчает работу дата-сайентистов. Вот как это работает: представьте, что вам нужно решить сложную задачу, связанную с анализом данных, но вы не эксперт в этой области. Зато AutoML, своего рода, эксперт. Технология предлагает вам инструменты, которые позволяют автоматически обрабатывать данные, создавать модели и анализировать результаты без необходимости в глубоких знаниях в этой области.
Конечно, AutoML не всегда работает идеально, и его точность может быть не такой высокой, как у человека (хотя и люди ошибаются). В любом случае, происходит автоматизация процесса, задачи выполняются быстрее, а риск человеческой ошибки снижается. Это позволяет компаниям сосредоточиться на анализе уже полученных данных, вместо того чтобы тратить время и нанимать новых сотрудников на рутину.
Примеры таких платформ: Google Cloud AutoML, H2O.ai и DataRobot. В них встроено много инструментов для автоматической обработки данных и создания ML-моделей.
MLOps
Простыми словами, MLOps — это набор инструментов и процессов, которые используются для управления и автоматизации жизненного цикла ML-проекта, начиная с разработки и обучения моделей до их развертывания и мониторинга в производственной среде. Это как некий инженерный подход, который помогает компаниям эффективно управлять ML-проектами, чтобы модели работали стабильно и эффективно в реальных процессах. И, конечно, MLOps помогает быстрее запустить модель в продакшн.
Мы уже отметили, что в MLOps ключевым компонентом является жизненный цикл системы, который опирается на методологию DevOps. Понимание этого цикла важно для осознания важности MLOps.
В общем виде этот цикл выглядит так:
1. Разработка модели, соответствующей бизнес-целям.
2. Сбор, обработка и подготовка данных для модели машинного обучения.
3. Обучение и настройка модели машинного обучения.
4. Проверка модели машинного обучения.
5. Развертывание программного решения с встроенной моделью.
6. Отслеживание и перезапуск процесса для улучшения модели: если модель дает худшие результаты или есть изменения в данных не в лучшую сторону, запускается заранее определенный процесс обучения с учетом новых данных.
Если результаты обучения всё равно ухудшаются, требуется вмешательство человека.
В основном, MLOps позволяет управлять большими системами лучше. Это означает, что у команды больше шансов быстрее справиться с проблемами, которые возникают при работе с большими объемами данных и сложными моделями. Но не будем забывать и то, что иногда использование MLOps может быть сложным из-за ограниченных ресурсов, проблем с коммуникацией между своей и другими командами и постоянно меняющимися целями проекта. Последнее — это вообще особый вид боли, но, тем не менее, с этим нужно справляться и что-то быстро решать. Критическое и креативное мышление — наше всё.
No-code ML
Исходя из названия, становится понятно, что это про разработку моделей без необходимости писать сложный код. Или же использовать его по минимуму.
Платформы машинного обучения с низким уровнем кода (LCNC) — это удобная штука для людей, которые не профи в ИИ, но хотят создавать приложения в этой области, используя уже готовые инструменты. Такие платформы, кстати, уже в 2023 году составляли большую часть дохода на мировом рынке.
Но есть проблема — иногда эти платформы могут ограничивать пользователей, которые хотят настроить свои приложения по-своему. Это может быть связано с определенной политикой ведения бизнеса или специфическими требованиями к дизайну.
Другая проблема — это масштабирование. Хотя многие из подобных платформ могут масштабироваться, но для создания высокомасштабных приложений может понадобиться более сложное программирование. Тогда возможности масштабирования могут быть ограничены инфраструктурой платформы или ресурсами.
Отсюда вывод: платформы ML с низким уровнем кода или без него подойдут для простых проектов. Например, прогнозирование цен на жилье, динамическое ценообразование или анализ показателей удержания сотрудников. Но для создания более сложных и важных проектов всегда требуется участие ML-инженеров. Потому что пока для действительно успешного анализа данных и создания продвинутых моделей нужны люди, а не машины.
Обучение с подкреплением для оптимизации процесса принятия решений
Обучение с подкреплением — это процесс обучения модели через контакт с окружающей средой, где она получает вознаграждение или наказание за свои действия.
Хотя обучение с подкреплением часто используется в геймдеве, то его применение в робототехнике требует осторожности, особенно когда безопасность играет ключевую роль. А это практически всегда.
Поскольку алгоритм может принимать случайные решения в процессе обучения, это может привести к небезопасным действиям, если не контролировать его. Поэтому разрабатываются более точные системы обучения с подкреплением, где на первое место, соответственно, ставится продуманность принятия решения с целью обеспечения безопасности.
Полный потенциал обучения с подкреплением будет реализован, когда этот метод сможет решать реальные задачи, при этом не создавая угрозы для людей.
В робототехнике обучение с подкреплением подобно школе для роботов. Они учатся, взаимодействуя с окружающим миром, и делают выводы. Например, робот-пылесос учится, как обходить мебель, домашних животных, маленьких детей, играющих на полу. Всякое бывает, но есть риск, что робот неправильно интерпретирует ситуацию и сделает что-то неожиданное или опасное.
К слову, подобную ситуацию здорово обрисовали в одном из эпизодов сериала «Любовь. Смерть. Роботы», вот только там всё было намного жестче и, скорее, грозило стать кровавым месивом.
Эпизод под названием «Поддержка клиентов» в начале изображает утопичный мир, в котором роботы делают всё, от прогулок с вашими «хвостиками» и до регулирования дорожного движения. Смело, очень смело. Люди максимально расслаблены. Поэтому даже тогда, когда робот-пылесос одной пожилой дамы выходит из строя, становится сложно поверить, что этот малыш способен на убийство. Увы и ах. Ещё как способен. Но не будем спойлерить, просто смотрите серию. Около четырех минут про восстание машин, во время которого бабуля готова пойти на всё, чтобы спасти себя и свою собачку.
Впрочем, не только в выдумках режиссеров и сценаристов роботы принимали людей за «нелюдей», пытаясь от них избавиться. В 2023 был случай, когда в результате технического сбоя робот в Южной Корее случайно убил сотрудника одной из робототехнических компаний. Об этом сообщило агентство Yonhap.
Инцидент произошел 8 ноября 2023 года на заводе по сортировке перца в провинции Кенсан-Намдо. Сотрудник компании проверял работу датчиков робота. Задача робота заключалась в поднятии ящиков с перцем и укладке их на поддоны.
По данным Yonhap, датчик робота, возможно, ошибочно принял сотрудника за коробку, и робот захватил его, прижав верхнюю часть тела к конвейерной ленте, тем самым нанеся тяжелые травмы лицу и груди.
Пострадавшего доставили в больницу, но безуспешно: мужчина скончался от полученных травм.
Представитель экспортного сельскохозяйственного комплекса Donggoseong, которому принадлежал завод, сообщил, что робота использовали на предприятии уже пять лет, и сбоев за ним ранее не наблюдалось.
Yonhap также отмечает, что в Южной Корее уже происходил подобный инцидент, и тоже в 2023 году: 50-летний мужчина получил серьезные травмы, оказавшись на пути робота. Детали этого происшествия не были освещены.
Естественно, этот случай не первый и не последний. Именно поэтому оптимизация принятия решений в обучении с подкреплением — первостепенная задача для ML-инженеров.
Модели для решения задач в определенной сфере
Модели машинного обучения уже применяются не только для решения общих задач, но и для конкретных отраслей, учитывая специфику рынка и потребности бизнеса. Знания в определенной области помогают сэкономить время на создании моделей ML, которые уже соответствуют запросам той или иной сферы, а потому и требуют меньше корректировок.
Вот как ML меняет традиционные рабочие процессы в разных сферах:
Банковское дело и финансы
ML применяется для обнаружения признаков мошенничества, а также для автоматизации рутинных задач с помощью ботов. Дальнейшие разработки включают анализ настроений клиентов, инвестиционное моделирование, трейдинг и предотвращение рисков. Ожидается, что ML поможет трейдерам снизить риски и предотвратить крах рынка.
Здравоохранение
В этом секторе ML-технологии применяются для анализа медицинских изображений, диагностики заболеваний, разработки персонализированных планов лечения, поиска лекарств и прогнозирования аналитики. Это помогает обеспечить более точную диагностику и повысить эффективность лечения.
Одна из интересных областей — оценка позы человека (HPE). HPE использует CV (computer vision) для обнаружения движений тела, коррекции осанки и контроля упражнений.
Производство
ML повышает эффективность, улучшая процессы и оптимизируя производство. Например, алгоритмы ML анализируют данные датчиков оборудования, чтобы предсказать, когда машина может выйти из строя. Это помогает планировать диагностику и своевременное техобслуживание, снижает время простоя и продлевает срок службы оборудования. Также ML используется для визуального контроля качества и обнаружения дефектов в реальном времени.
Розничная торговля
Ритейлеры используют ML для улучшения планировки магазинов, размещения товаров и маркетинговых стратегий. Алгоритмы ML отслеживают перемещение покупателей и выбор в пользу определенных продуктов.
А решения для виртуальной примерки в онлайн магазинах одежды? Они тоже отлично персонализируют опыт покупателей.
Маркетинг
Машинное обучение улучшает маркетинг, используя чат-ботов и виртуальных помощников, а также анализируя данные для получения полезной информации. Именно так алгоритмы машинного обучения в SocialMiningAI могут отслеживать миллионы сообщений в соцсетях, чтобы найти потенциальных клиентов, готовых к покупке. С их помощью легко определить, кто заинтересован в товаре или услуге компании.
Что будет дальше?
Глобальный рынок машинного обучения будет стремительно расти: от 26,03 миллиарда долларов в 2023 году до 225,91 миллиарда долларов к 2030 году.
Этот внушительный рост мирового рынка в области ML свидетельствует о его значительном влиянии на современную экономику и индустрии. Развитие технологий в сфере ИИ предоставляет нам уникальную возможность не только оптимизировать процессы и улучшать качество продукции, но и преодолевать границы того, что когда-то казалось невозможным.
Необходимо стремиться к постоянному совершенствованию и инновациям в этой области, исследуя новые подходы и технологии. Это позволит бизнесу не только оставаться конкурентоспособными, но и стать лидерами в своих отраслях, привнося в мир новые, революционные решения.
Habrahabr.ru прочитано 2540 раз
