Agence de développement d'intelligence artificielle (IA)

L’ère de l’intelligence artificielle a fait son apparition il y a longtemps. Les gens se sont habitués à l’identification et à l’enregistrement instantanés, à la recherche plus rapide de moyens de transport et d’itinéraires, à la sélection pratique de produits et à l’utilisation des services d’IA. L'IA est devenue un assistant fiable pour les entreprises, a remplacé les employés et a réduit à zéro la probabilité d'erreurs dues au facteur humain. Le travail de routine a été relégué dans la catégorie des travaux sous-traités à l’IA, tandis que les tâches créatives sont gérées par des spécialistes de premier plan.

Applications et réseaux de neurones, algorithmes d'action de l'IA

Des modèles et algorithmes basés sur l'IA, des applications et des chatbots sont développés par chacune des sociétés informatiques en utilisant l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond pour analyser les données numériques. Pour les projets ambitieux, les réseaux de neurones en entreprise sont connectés. La visualisation avec l'IA est synonyme de reconnaissance et de vision par ordinateur 3D.

Les sites de paris sportifs prospectifs s'appuient souvent sur le travail d’un assistant IA intelligent. Opérations réalisées par l'IA selon des critères affinés sur les échanges, l'achat, la vente - la vie quotidienne. La présélection des trames en fonction d'indicateurs précis, le diagnostic initial des patients, la mise en place d'actions de sécurité lorsqu'un déclencheur spécifié est déclenché sont également le résultat de la réflexion de l'IA. La génération de textes, d'images et de contenus vidéo de niveau intermédiaire fait l'objet de rumeurs depuis plusieurs années.

L'analyse des images du quadricoptère FPV est un moyen pratique d'évaluer le terrain en temps réel. Il peut être configuré pour être envoyé directement à un centre de données pour une prise de décision accélérée assistée par l'IA dans des situations élémentaires. L'automatisation des processus est l'un des autres avantages de la mise en œuvre de l'IA.

Reconnaissance et vérification, diagnostic et pronostic avec l'IA

Des exemples de la manière dont l'IA peut être utilisée dans les opérations commerciales des agences de voyages incluent la reconnaissance des passeports, des assurances et des documents de voyage. Il est facile de saisir ces données dans des formulaires de candidature ou des contrats avec des taux d'erreur minimes, allant jusqu'à 1 à 5 %. La reconnaissance des réseaux neuronaux est entraînée par l'analyse de photos et de textes dans l'espace, avec adaptation et vérification, formant une réponse API. Le logiciel lui-même, créé grâce aux technologies RPA, peut être intégré au CRM ou chatbot, cabinet utilisateur .

Le robot RPA complète la documentation de routine, génère des rapports et effectue des opérations pour définir les heures de travail. La formation est réalisée à l'aide de l'apprentissage automatique ML. La création et la formation de réseaux de neurones, qu'ils soient convolutifs ou génératifs en architecture, sont l'une des techniques de ML fréquemment utilisées. Les réseaux de neurones ont la capacité de prédire les échanges d'actions et de les échanges de cryptomonnaies, diagnostiquer une maladie ou une déficience fonctionnelle. Les scientifiques les utilisent pour faire des prédictions sur les caractéristiques de qualité des médicaments à base de composants et évaluer l'état d'un objet ou d'un alliage prévu.

Modélisation des décisions avec la science des données

Construire des bases de données et les montrer à l’IA ne suffit pas: il faut lui apprendre à reconnaître les situations dans lesquelles il faut donner une réponse claire et rapide. Ce sont des situations dans lesquelles les bases de données relationnelles ne peuvent pas trouver la bonne solution. Ces questions sont traitées par les analystes de Data Science. Ils sont chargés de déterminer les algorithmes et les conditions du modèle mathématique sous lequel il est mis en œuvre:

• modélisation des processus;
• segmentation et personnalisation des clients, demandes clés;
• pertinence des offres.

Pour visualiser le processus, disons qu'une personne conduit une voiture. Il a reçu un appel téléphonique qui a provoqué une montée d'endorphines. En conséquence, son rythme cardiaque a augmenté, mais sa capacité d'attention a diminué et il y avait un désir de « conduire vite ». Le tracker sur votre bras le détecte et transmet l'information au système d'IA de la voiture. L'IA émet un avertissement - recommande de réduire la vitesse (ou le fait elle-même), réduit la chaleur dans l'habitacle et ouvre la fenêtre.

Un défi pour l'IA

L’IA n’est tout simplement pas une pensée humaine. Les ordinateurs accomplissent ce que le programmeur attend d'eux: calculer, calculer, effectuer des actions spécifiques. Vous pouvez définir la tâche par la voix ou par texte, mais avant cela, vous introduisez des règles et des contraintes, des dépendances, y compris statistiques. Les algorithmes de transformation sont des schémas modèle par modèle: "Description" - "Règles" ou "Tâche" - "Solutions". La prédiction fonctionne si plusieurs situations avec des exemples sont introduites.

Considérez la tâche suivante: "Écrivez un programme en Python pour générer des bénéfices sur le marché. Capital initial 100 000 dollars, bénéfice attendu 10% de l'investissement, nombre de biens sur le marché 10 000, prix moyen d'un produit 50 dollars, commission de 3%".

Le résultat sera une réponse mentionnée ci-dessus, qui est limitée en raison de l'introduction d'un petit nombre d'indicateurs dans les conditions problématiques. Plus les facteurs sont détaillés et plus la taille de l’ensemble de données est grande, plus l’erreur dans la solution finale est faible. Lors de la formation de l'IA, le programmeur saisit les informations initiales et marque chaque fragment. Lorsque la base de données avec les marqueurs de contrôle est accumulée, la formation passe à l'étape de recherche de règles et de vérification en prédiction.

Scénarios et erreurs de modélisation d'étapes

Chaque étape consiste à trouver un modèle prescrit et à en rechercher un nouveau avec un certain paramètre. Par exemple, si une voiture Mersedes est arrivée, puis Audi et Honda, la suivante pourrait être BMW ou Mitsubishi. S'il n'est pas nécessaire de rechercher des modèles, nous désactivons cette fonction et utilisons les solutions des étapes précédentes.

Un scénario dans lequel le premier marqueur est suivi d'une question et le marqueur suivant est suivi d'une réponse rend l'algorithme pratique, car il répondra à toutes les questions dans les limites de la base d'informations. Il est clair qu’il y a une erreur dans chaque algorithme de prédiction.

C'est acceptable si les marges d'erreur sont inférieures à 5 %. Le modèle stochastique convient lorsqu’il n’y a aucune certitude quant à la plage d’entrée des données d’entrée ou de sortie. Une fonction locale avec un mappage à valeur unique est guidée par des identifiants d'objet. Les fonctions simples sont à un paramètre, les calculs y sont effectués au moyen de coefficients, mais pas d'énoncés, c'est faux ou vrai.

Algorithmes d'analyse, résultats et fonctions

Chaque algorithme est décomposé en étapes: conditions et transitions, dont chacune se termine par un opérateur de résultat, mais pas de retour. La comparaison avec une constante, qui est un certain point ou étape de l'algorithme, constitue la base d'une prédiction continue. Cela peut être comparé à la recherche de corrélation, lorsque les données des caractéristiques corrélées sont accumulées et combinées en groupes. Ensuite, sur la base du résultat de la base obtenue, l'état général et la distance entre le paramètre donné et le résultat du calcul sont sélectionnés.

Cela ressemble à ceci:

• former des fonctions avec un seul paramètre;
• sélection de pièces avec les mêmes conditions;
• création d'une nouvelle fonction à deux paramètres;
• raffinement de la linéarité dans les bases multiparamétriques.

La conversion implique des algorithmes pour trouver des solutions, puis créer des règles basées sur les réponses. Il en résulte parfois une récursion à plusieurs niveaux ou une fractale. Les jetons de contrôle répondent aux requêtes et produisent des calculs finaux, en tenant compte de la vitesse, de l'accélération et des erreurs du processus. Néanmoins, les algorithmes sont basés sur des statistiques.

Autonomie et autonomie: équilibrer l'analyse et les décisions

Il n’est pas habituel qu’un ordinateur recherche une solution ou effectue une recherche sans tâche. Même s'il est programmé de manière conditionnelle en tant que personnalité humaine, sans tâche, le PC n'effectuera pas d'actions spécifiques. La logique formelle ne fonctionne pas ici, nous avons besoin de mathématiques et de statistiques. Les décisions prises par l'IA de manière autonome doivent être analysées: si elles dépassent les limites des algorithmes et des scripts, mais représentent une option préférable, alors c'est la confirmation de la justesse de la décision sur «l'autonomie».

Principes de l'IA:

• l'analyse prédictive permettant de détecter des modèles et des tendances est appliquée aux prévisions basées sur des modèles et des probabilités d'événements;
• la multimodalité implique le traitement simultané d'informations provenant de plusieurs sources et types de données;
• La méthode multidisciplinaire s'apparente à la méthode scientifique, car elle va au croisement de plusieurs sciences et de leurs branches afin d'améliorer les performances de l'IA.

Le niveau d'analyse maximum se situe à l'ASI, qui ressemble à la pensée humaine. L'intelligence d'AGI est proche du niveau moyen de la pensée humaine. ANI est un artiste typique qui ne va pas au-delà des tâches écrites du programme.

Formation avec chiffres, reconnaissance et avec informations incomplètes

L’accumulation massive de données nécessite une formation en IA. La régression linéaire et multivariée, les vecteurs de support, l'arbre de décision avec sous-catégories et les voisins KNN sont utilisés pour le format machine. L'apprentissage par renforcement comprend des algorithmes pour les robots. La communication Chatbot est le résultat de l’utilisation de Transformers après traitement du langage humain. La tâche de la PNL est la reconnaissance de texte et d’audio, la traduction et la génération de contenu. Il y a 6 ans, les programmeurs de Facebook ont développé un robot basé sur les données d'Amazon (6 000 dialogues réels) qui n'était pas différent d'un humain, pouvait négocier et même tricher. Cela montre que les tâches de l’IA dans les programmes de marketing et de divertissement sont diverses:

• dans le commerce de détail, ils réfléchissent à des algorithmes pour élaborer des promotions et des offres d'achat;
• dans le secteur de la restauration, ils créent des intérieurs et des menus originaux;
• dans l'industrie du jeu vidéo, après une formation approfondie, ils développent un esprit idéal composé d'un gestionnaire d'IA et de programmes d'agents à « architecture hybride ».

En regardant l'application Libratus comme exemple, il est clair que l'IA se compose de plusieurs parties. La partie centrale analytique interagit avec la deuxième partie, qui surveille les erreurs des adversaires, et avec la troisième partie, qui analyse les erreurs de ses propres actions. Il s'agit d'un exemple où des informations incomplètes sont utilisées pour fournir une réponse complète et complète dans les secteurs de la cybersécurité, de l'armée et de la négociation.

Modèles avec solutions correctes et fonctionnement ChatGPT-3.5

Il y a 12 ans, les économistes Shepley et Roth recevaient le prix Nobel pour la théorie de la distribution stable. Les solutions des mathématiciens ont été confirmées en informatique: les techniques de distribution unimodale et bimodale fonctionnent si une base de données multimilliardaire est recrutée puis analysée sous forme d'histogrammes. Développeurs dans les laboratoires d'OpenAI et de Google, Microsoft surveille en permanence la formation de l'IA, supprimant les solutions incorrectes et créant des modèles basés sur les bonnes. Il existe 60 000 sociétés informatiques enregistrées dans le monde pour le développement de logiciels basés sur l'IA.

ChatGPT version 3 n'utilisait que 175 milliards de sources. La version 5, qui sortira d’ici fin 2024, générera simultanément du contenu textuel et audiovisuel. Le nombre de sources de développement est 100 fois supérieur à la quantité de données dont dispose ChatGPT-3. La version avancée et puissante analysera les données, servira de base aux chatbots, générera du code et exécutera d'autres fonctions d'assistant virtuel. Jusqu'à présent, le modèle 3.5 fonctionne ainsi et est sujet aux erreurs.

Produits d'IA de Google et Microsoft

Les applications d'IA éprouvées incluent DALL-E, qui génère et édite des images et réalise des collages. Whisper - un transcripteur d'IA universel capable de reconnaître la parole et de la traduire. CLIP - un analogiseur d'images et de photos. Gym Library et Codex - Plateformes basées sur l'IA pour les programmeurs. La liste de Google compte 15 applications et plates-formes d'IA similaires. Certes, il y a souvent des bugs et des erreurs dans leur travail.

Les algorithmes d'IA sont utilisés dans Google Photos et Youtube, un traducteur pour améliorer les fonctionnalités et analyser les données. Le chatbot Google Bard est analogue à ChatGPT, mais avec son propre langage PaLM 2. Ceci peut être utilisé simultanément avec Gemini, qui a un haut niveau de génération et d'analyse. Imagen AI génère des images, Generative AI est un testeur de modèles d'apprentissage génératif. Vertex AI aide les scientifiques à traiter les données, Dialogflow sert à créer des chatbots.

Les plates-formes d'IA de Microsoft incluent l'encyclopédie universelle Copilot, le service de développement Azure Space qui génère des images, des images et des logos, des croquis Image Creator.

La Grande-Bretagne et Foxconn de Taiwan vont tirer parti de l'IA

Dans le cadastre HMLR du Royaume-Uni, où sont enregistrés les titres fonciers et de propriété, la moitié du travail est effectué par AI. Le suivi des performances des logiciels et des applications est effectué par APM. Atlassian utilise donc des outils de plateforme basés sur l'IA pour surveiller les processus et s'assurer qu'il n'y a pas d'erreurs. C'est pourquoi l'IA est souvent utilisée pour la maintenance préventive des systèmes vitaux, en évaluant l'état technique afin d'éviter les temps d'arrêt et les accidents.

Les prévisions commerciales d'un projet ou d'une opération commerciale spécifique améliorent la précision et permettent d'économiser du budget. Par exemple, Foxconn, un fabricant taïwanais de composants pour smartphones et de produits Apple, économise plus d'un demi-million de dollars dans une usine mexicaine grâce au développement de l'IA basée sur Amazon Forecast.

Apprentissage profond et écoles pour l'IA

Les programmeurs et les développeurs entraînent des neurones artificiels (nœuds) pour résoudre des problèmes à l'aide de méthodes d'apprentissage profond. Cela inclut un algorithme PNL pour traiter le langage, le sens et le ton, ainsi qu’une IA générative dont le contenu et les artefacts audio, vidéo et textuels sont similaires à ceux des humains. Les données brutes - ressources avec sous-couches - représentent l'infrastructure opérationnelle sur laquelle s'effectue l'apprentissage. Ils peuvent être stockés soit sur des ressources physiques, soit dans le cloud.

Une sorte d'"écoles" pour l'IA - des plateformes comme TensorFlow ou PyTorch. Une bibliothèque open source Scikit-learn écrite en Python est disponible. Pour la formation, des fonctions sont formées et des cours sont dispensés selon le plan d'architecture de l'application IA. Au niveau de la modélisation, la puissance est déterminée, puis la segmentation par niveaux et la fonctionnalité d'activation.

Les développeurs analysent comment les neurones modifient le poids de leurs voisins pendant la communication et estiment les nœuds de déplacement. Les prévisions et les données réelles ne doivent pas être trop différentes les unes des autres - à cette fin, une comparaison utilisant une fonction de perte est utilisée. Dans ce processus, des optimiseurs tels que la descente de gradient ou les séquences de gradient adaptatives, prenant en compte les minima et les maxima, ainsi que la rapidité du changement, sont utiles. L'IA au format application est au service du client plutôt que de l'employé.

Génération d'ensembles de données, utilisation du GPU et du modèle de base

La polyvalence du modèle GPT est conditionnée par l'exactitude des approches d'apprentissage Promtom, la personnalisation pour des questions spécifiques, le travail avec un ensemble de données et la puissance de calcul. Dans une entreprise engagée dans la formation de modèles d'IA, il existe une centaine ou deux GPU et plus. Ils sont responsables du calcul et du traitement des informations graphiques et de la formation des modèles pendant 10 à 30 jours, en fonction de la complexité. Plus il y a de paramètres dans l’ensemble de données, plus le prix est élevé.

Les modèles simplifiés Open Source fonctionnent. Même si le seuil d’entrée est bas, ils affichent des résultats élevés dans les benchmarks. Le prix de la formation d'applications simples avec une base du complexe GPT-4 avec Google Bard ou LLaMA avec Evol-Instruct commence entre 500 et 1 000 $. Chaque base de ces versions est facile à finaliser et à obtenir une application de création personnalisée, meilleure qu'une application payante.

Les clients doivent être conscients que la capacité de mémoire pour développer des applications d'IA simplifiées est relativement petite et que des GPU avec 40 à 80 Go de mémoire sont nécessaires. Les systèmes d'IA générative sont également développés à l'aide de technologies cloud basées sur les services et les ensembles de données appropriés. Pipeline fonctionne bien dans le cloud, en commençant par le traitement de l'ensemble de données, la collecte d'informations et l'analyse des données. Souvent, le bon modèle est déjà établi, ce qui nécessite une formation et un réglage de certains paramètres avec des adaptateurs. Pour représenter la quantité d'informations, rappelez-vous la règle empirique: 10 à 15 milliards de paramètres tiennent dans un GPU de 16 à 24 ou 40 Go.

Modèle LLM avec méthode PEFT, scénario simplifié

Si vous utilisez un modèle LLM formé comme base, la méthode PEFT étendra le sous-ensemble de paramètres souhaité, mais laissera ceux qui ne sont pas nécessaires dans un état « gelé ». Les analystes de l'entreprise découvrent dans le brief les paramètres qui intéressent le client et se forment sur la base de ceux sélectionnés. Il s'agit d'une formation partielle dont le résultat n'est pas pire qu'une formation complète. C'est pourquoi, lors du processus de consultation avec le client, les informaticiens précisent immédiatement s'ils doivent générer un ensemble de solutions avec des instructions et des conditions ou créer indépendamment des programmes de formation avec des paires de questions et réponses.

Le scénario de formation Cloud standard implique des ressources cloud évolutives dans le cloud, la gestion des fournisseurs cloud et l'exploitation de services disponibles dans le commerce comme outils de formation. Protocole de développement ML avec scénarios de génération et de traitement des données sources, expériences de versionnage, déploiement et intégration de modèles, suivi des mises à jour, fonctionne sans personnalisation manuelle. Voici un exemple de solution complète pour la plate-forme: une combinaison de JupyterHub pour l'expérimentation, MLflow pour le déploiement et l'interaction de la science des données et des tâches, et de l'environnement MLflow Deploy pour l'empaquetage et le déploiement.

Ce modèle formé par GPT répond aux questions pour lesquelles des informations sont saisies dans l'ensemble de données. Ces réponses peuvent être courtes ou longues, avec des solutions et des exemples spécifiques. Les modèles formés écrivent des fonctions et des codes de programme en JavaScript et Python, extraient des informations du texte, de la base de données ou de la documentation lorsque des questions leur sont posées.

Révolution de la multimodalité et modélisation immersive

Disposer de modèles d'IA avec des informations de base disponibles simplifie le travail de formation et de déploiement de plusieurs unités ou dizaines au sein d'une boucle de service. Il est important que les données de l'ensemble de données soient validées: l'exactitude et la validité déterminent l'agrégation et l'intégrité du complexe. Dès 2024, le paradigme de la multimodalité devrait dépasser l’IA et connecter tous les types d’informations en une seule entité. Les développeurs expérimentés s’en rendent compte et proposent souvent des solutions combinées où plusieurs catégories de données sont analysées, traitées et interprétées.

L’IA commence à faire office de formation AR/VR basée sur le principe de la simulation immersive. Des scénarios de formation pratiques réalistes offrent une expérience pratique dans un environnement sûr. Par conséquent, pour les universités et les collèges, la formation virtuelle constitue une étape permettant aux étudiants d’acquérir des compétences tout en étudiant. De plus, il y a la commodité supplémentaire d'utiliser l'application TikTok et la personnalisation Netflix. techniques, en tenant compte de l'intérêt et de la valeur du matériel d'apprentissage et des progrès des élèves.

Le développement accéléré du domaine de l'IA montre que les chatbots conviviaux et à apprentissage rapide, dotés d'applications pour générer du contenu vidéo, photo et texte, reconnaître des données, générer des rapports et de la documentation, rechercher des solutions et vérifier le fonctionnement d'objets ou de systèmes, augmentent de manière géométrique. Les applications d’IA assument des fonctions humaines simples et complexes. La tâche principale est de composer correctement un algorithme d'apprentissage, de former un ensemble de données et d'écrire des invites, ainsi que d'effectuer des tests post-apprentissage.

Les programmeurs et développeurs de l’entreprise maîtrisent ces techniques. Dirigez la tâche dans le formulaire de candidature.