Comment Créer une Intelligence Artificielle (IA)
Sans prétendre couvrir toutes les nuances de la planification, du développement et du test des applications d’IA, nous pensons que les développeurs expérimentés et les débutants trouveront des positions utiles dans les instructions détaillées et les exemples. La gamme de technologies d'application basées sur l'utilisation des réseaux de neurones est immense: d'un robot informateur simplifié à une application dotée de fonctionnalités pour planifier le volume des opérations commerciales, la livraison, le calcul et la prévision des bénéfices, le contrôle des employés et l'interaction avec les clients. Quelques exemples réussis de mise en œuvre de l'IA qui ont démarré avec un investissement minimal incluent Grammarly et Duolingo, les services Waze et Canva et l'éditeur de photos FaceApp.
L'apprentissage automatique ML typique remplace l'opérateur au début de la communication avec le centre d'assistance, clarifiant les questions de base. Lorsque les VCA interviennent dans un format approfondi, les demandes sont personnalisées et la sécurité des contacts est accrue grâce à la reconnaissance vocale et à l'état psychologique des clients. L'automatisation des tâches courantes comme la recherche de billets, la commande de marchandises, la sélection de waypoints fait partie des fonctions des opérateurs virtuels. Pour cette raison, le choix du ML ou du VCA dépend des problèmes à résoudre.
Les capacités PNL d'AI permettent une recherche initiale d'employés et d'identifier leurs compétences professionnelles. Dans la foulée, AI HR recommande des modifications aux descriptions de poste du personnel si elle constate une assimilation progressive des compétences et une automaticité, ce qui favorise l’évolution de carrière.
C'est ainsi que la agence intelligence artificielle d'applications multiplateformes commence à fonctionner. La chaîne « exigences – objectifs – alignement vision – style unifié » est pensée selon la structure SMART et catégorisée étape par étape en Scrum ou Agile. Les objectifs et la disponibilité des ressources déterminent l'étendue des services et des biens qui peuvent être fournis selon le mode planifié et réduits ou élargis en cas de pénurie ou d'abondance de fonds.
Common Crawl, des plateformes comme Kaggle ou AWS fournissent des bases de données dont l'exactitude, le caractère informatif, la répétition et le contenu sans erreur ont été vérifiés en cas de pénurie numérique et graphique du matériel source. Pour vérifier votre propre base de données, exécutez l'utilitaire Tibco Clarity (lancé en 1997) ou le logiciel OpenRefine.
Le traitement modal des données de type action du modèle caméléon rapproche l’IA du format paradoxal exclusif de la réflexion humaine. L'autorégression utilisant le protocole 34B a été entraînée sur des jetons de données 10T, de sorte que le modèle multimodal garantit la génération de contenu et d'images avec des paramètres réalistes.
Ensuite, le modèle en appliquant la base de données annotée avec des masques 4D effectue une segmentation et élabore les situations en détail dans une certaine plage de temps. Ceci est similaire au storyboard d'un film où le réalisateur distribue les scènes et les événements minute par minute. Le modèle PSG4DFormer prédit la création de masques et leur développement ultérieur sur une chronologie. Ces composants constituent la base de la génération de scènes et d'événements futurs.
Dans la bibliothèque Featuretools, les fonctionnalités des modèles ML sont développées automatiquement: à cet effet, les variables sont sélectionnées dans une base de données pour devenir la base de la matrice de formation. Les données au format temporel et issues de bases de données relationnelles deviennent des panneaux de formation lors du processus de génération.
Lorsque les environnements de stockage et de déploiement physiques sont rares, les solutions cloud SageMaker, Azure et Google sont utilisées. Julia est l'un des nouveaux langages les plus populaires pour générer des applications d'IA: lors de l'utilisation de commandes écrites dans Julia, plus de 81 % des commandes sont exécutées rapidement, avec précision et avec un minimum d'erreurs. JavaScript et Python, R affichent également de bons résultats avec une précision de plus de 75 %.
Dans la pile d'applications, nous ajoutons l'environnement JupyterLab, la bibliothèque NumPy pour les tableaux multidimensionnels ou une variante plus simple Pandas. La bibliothèque Dask est conçue pour l'analyse de grandes bases de données avec des clusters, la visualisation et la parallélisation, l'intégration avec des environnements et des systèmes afin de réduire les coûts de maintenance matérielle.
Les opérations FastAPI asynchrones et rapides rendent le framework préférable à Django, où sur les serveurs, la norme WSGI doit être configurée sur le nouveau ASGI asynchrone. L'interface ayant 6 ans, sa capacité de données est limitée pour les jetons JWT et le stockage S3. Nous tenons compte du fait que les bibliothèques asynchrones ont souvent des problèmes avec des informations illisibles et que nous devons parfois effectuer des écritures en appelant execute() après avoir transmis la requête SQL et les matériaux. Remarque: l'attribut root_path n'est pas remplacé par « /api », ce qui n'est pas pratique.
Les outils de déploiement incluent la plate-forme PaaS propriétaire Heroku, Elastic Beanstalk, plus sophistiqué, et Qovery, qui tire le meilleur parti des deux ressources. Pour les tests, ils utilisent:
| Architecture du modèle | Devoir | Fonctionnalités spéciales |
| Convolutionnel (CNN) | Vidéo et images | Identification précise, élimination du bruit et des erreurs |
| Récurrent (RNN) | Données numériques et langage | Traitement des séquences |
| Conversation générale (GAN) | Générer de nouvelles données et images | Simulation avec génération de nouvelles données, comme bases de formation |
Ensuite, la formation du modèle d’IA est affinée en filigrane. Si le scénario comprend des exigences élevées avec des paramètres précis, la formation se poursuit par l'observation - de telles conditions sont plus coûteuses. Pour retrouver des artefacts et des motifs en clustering, il est préférable d’opter pour l’auto-formation. Pour les projets en robotique et simple jeu en Télégramme, le renforcement (encouragement ou punition - le "méthode de la carotte et du bâton) est utilisée".
Pour que le modèle fonctionne de manière productive dans des scénarios du monde réel, nous devons évaluer l'exactitude et la rapidité de réponse. Par conséquent, les paramètres de mesure incluent la précision et la répétabilité, les métriques ROC-AUC, où il n'est pas nécessaire de couper le seuil (pour une base de données déséquilibrée), le score F, spécifiant la proportion de solutions positives, l'erreur quadratique moyenne MSE et R- coefficient de détermination au carré. Une erreur inférieure à 5 % est considérée comme acceptable; lorsqu'il est réduit à 1 et 0,1 %, le résultat est considéré comme très précis.
Dans l'IoT, le fonctionnement périphérique sur l'appareil est préféré car il préserve la confidentialité et offre des performances rapides. Au cœur de l’IoT se trouve la génération de données, dont l’essence est la convergence de l’IA avec l’IoT. Cette synergie renforce les fonctionnalités des deux parties, donnant naissance à l'AIoT. Cependant, pour améliorer la puissance et l'évolutivité des fonctionnalités, il est préférable d'appliquer des technologies basées sur le cloud à l'aide de protocoles API intégrés. S'il est important d'entendre les commentaires des clients (commodité, clarté, rapidité), nous intégrons une fonction de feedback.
La mise à jour du modèle d’IA est une nécessité pour éviter la « dérive » lorsque les modèles sous-jacents deviennent obsolètes et que la précision de la réponse diminue. Par conséquent, les tests itératifs prolongent le cycle de vie du modèle. Les tests unitaires automatisés, les tests d'intégration périodiques pour évaluer les performances globales des fonctions individuelles et les tests d'acceptation UAT sont les trois «baleines» obligatoires de l'évaluation et des tests de performances.
Il démocratise et simplifie clairement la transformation des processus métier lorsque les utilisateurs développent et déploient eux-mêmes des modèles d'IA pour la logique et les flux de travail de marketing et de production sans écrire de code. Par exemple, l'intégration transparente de Flow sélectionne dynamiquement les bonnes données et prépare des solutions d'IA basées sur celles-ci.
Pendant ce temps, le problème du goulot d'étranglement de Neumann (VNB) doit être surmonté afin que le processeur ne puisse pas attendre que la RAM donne accès au processus. L’objectif est d’augmenter la vitesse de récupération et de transfert des données depuis la base de données ou le stockage. Même la vitesse élevée des processeurs multicœurs dotés de 32 à 64 Go ou plus de RAM peut ne pas justifier l'investissement en capacité lorsque le transfert d'informations depuis le cloud est limité. Pour résoudre le problème du VNB, ils étendent le cache, introduisent un traitement multithread, modifient la configuration du bus, complètent le PC avec des variables discrètes, utilisent des memristors et calculent dans un environnement optique. Par ailleurs, il existe également une modélisation par principe de processus biologiques comme la quantification.
Le paradigme de l'IA numérique dans le traitement parallèle augmente la consommation d'énergie et le temps des processus d'apprentissage. Pour cette raison, les qubits en superpositions (positions multiples dans une même période) et en positions d'intrication sont préférables aux bits classiques, à condition que la stabilité soit préservée. Pour l’IA, les technologies quantiques sont meilleures en raison du coût réduit de développement et d’analyse des données dans plusieurs configurations. La « tensorisation » compresse les modèles d'IA et permet le déploiement sur des appareils simples tout en améliorant la qualité des données brutes.
L’empoisonnement de modèles (introduction d’éléments malveillants) dans l’IA, la présence de vulnérabilités adverses conduisent à une mauvaise classification. C'est pourquoi une approche holistique doit inclure des principes de protection depuis la phase de développement jusqu'aux tests et au déploiement afin de minimiser les défis et les risques.
Le principe de la PNL est introduit dans les algorithmes lors de la planification du travail de l'IA en tant que psychologue: la parole naturelle est analysée et l'humeur psycho-émotionnelle du patient est clarifiée. Ensuite, les questions reçoivent une réponse générée par une réponse proche du son et de l'intonation humains. Il existe également des algorithmes génétiques, lorsque des robots sont créés pour résoudre des millions de problèmes, puis les pires sont supprimés, laissant les meilleurs. La combinaison de développements réussis et de la génération ultérieure de nouveaux modèles adaptés et testés, basés sur les prédécesseurs et un certain nombre d'itérations, conduit à une solution complète du problème.
Le développement de programmes d’IA doit être une approche créative. Par exemple, vous pouvez créer un chatbot sous la forme d'un animal ou d'un oiseau amusant, d'un elfe amusant ou d'une plante spirituelle, ou de quelque chose de pragmatique comme un bot d'arbitrage pour le trading. Ceux qui lisent Kurt Vonnegut se souviennent de l'histoire d'un superordinateur qui a acquis la pensée humaine. Par conséquent, si le personnage exprime des lignes, en utilisant la communication précédente, donne des conseils et de courts communiqués de presse sur les nouveaux produits, les clients adoreront et s'habitueront à l'IA et feront confiance. La croissance des ventes sera d'au moins 10 à 20%.
Pour identifier les coûts financiers et temporels, contactez Merehead avec votre tâche et vos questions: Coût de développement de l'IA commence à partir de 20 000$ et prend jusqu'à un quart en termes de temps. Le temps de développement d'applications pour des applications de complexité moyenne avec des chaînes logiques de trois à cinq niveaux est deux fois plus long et le prix atteint 100 000$. Pour des projets mathématiques complexes avec une analyse experte et une précision des réponses de 99,9% - jusqu'à 500 000$. Développons une feuille de route du projet et planifions les résultats de rentabilité attendus avant de commencer les travaux.
