• ИИ
• Программы
• Этика

Главные тренды ИИ и машинного обучения в 2024 году

Содержание:

• Ключевые тренды искусственного интеллекта и машинного обучения 2024 года
  • Демократизация
  • Применение ИИ без знания программирования
  • Рост популярности языка Python
  • Мультимодальное глубокое обучение
  • Развитие и внедрение MLOps
  • Адаптация ИИ для микроэлектроники
  • Этичность и регулирование сферы ИИ
• Аренда прокси Dexodata в 2024 году и главные ИИ-тренды

Сферы применения ИИ в бизнес-целях варьируются от HR и электронной коммерции до медицинской диагностики и веб дата-харвестинга. Причина в том, что искусственный интеллект как автоматизирует рутинную деятельность, так и служит генератором идей. Результат зависит от контекста и целей, поставленных на начальном этапе глубокого обучения (deep learning). 

Дополнительное условие релевантного результата — актуальные и структурированные базы данных, оптимизированные для машинного обучения (machine learning, ML). Инструментом бесперебойного сбора таких сведений в 2024 году являются индивидуальные прокси. Этичная инфраструктура Dexodata предлагает купить приватные прокси от $3.65 за 1 Гб, совместимые с технологиями скрейпинга и машинного обучения через поддержку методов API.

Знание типологии и трендов развития искусственного интеллекта позволит заранее подготовиться к внедрению соответствующих инструментов. Поэтому мы сформулировали наиболее значимые ИИ-тенденции для 2024 года.

Ключевые тренды искусственного интеллекта и машинного обучения 2024 года

Развитие искусственного интеллекта сопровождается (и определяется) эволюцией сопутствующих технологий, таких как рост вычислительных мощностей, расширение облачных хранилищ и этичная аренда прокси. Доминирующими ИИ-трендами, наблюдаемыми к 2024 году, являются:

1. Демократизация;
2. Применение ИИ без знания программирования;
3. Рост популярности языка Python;
4. Мультимодальное глубокое обучение;
5. Развитие и внедрение MLOps;
6. Адаптация ИИ для микроэлектроники;
7. Этичность и регулирование сферы ИИ.

Стратегии применения ИИ для сбора публичных веб-сведений являются примером устранения предвзятости, ограничения доступа, избытка нерелевантной информации и других сдерживающих факторов веб-дата харвестинга, для которых покупают прокси с ротацией.

1. Демократизация

Решения на основе искусственного интеллекта становятся доступнее для профессионального и бытового использования. Год назад корпоративное применение генеративных моделей на основе машинного обучения было характерно для одной из трех компаний. Сейчас число IT-экспертов, использующих ИИ, превышает 54%.

Демократизация расширяет круг использования ИИ-технологий отдельными лицами и малыми компаниями: так же как возможность купить приватные прокси имеют все пользователи интернета. Разработчики веб-приложений и CRM-систем интегрируют ИИ в свое ПО. К примеру, Siri и Synthesia применяют принципы обработки естественного языка (NLP), a Seeing AI использует компьютерное зрение для выявления объектов и взаимосвязей между ними.

2. Применение ИИ без знания программирования

Тенденция использовать ML-инструменты в бизнесе становится актуальнее. Доля low-code и no-code-программ с ИИ превышает половину рынка, что соответствует прогнозам компании Gartner четырехлетней давности. Так, наиболее известная ИИ-модель, ChatGPT, уже сейчас:

• Предоставляет возможности быстрого создания и тестирования программного кода;
• Предлагает новые идеи на основе заданных или самостоятельно найденных кейсов;
• Ускоряет сбор публичных сведений онлайн через ИИ и индивидуальные прокси, формируя алгоритмы для известных языков программирования по текстовому описанию.

Получение веб-данных без знаний программирования — один из примеров демократизации ИИ. Аналогичные решения применяются в прогнозировании, распознавании изображений и речи, медицинской диагностике, кибербезопасности и оптимизации цепочки поставок.

3. Рост популярности языка Python

Эксперты по разработке нейронных моделей по-прежнему ценятся, несмотря на растущую простоту использования ИИ. Язык программирования Python укрепляет позиции в качестве инструмента создания ПО для работы с информацией. Согласно международным опросам IT-инженеров, знание Python является первым по распространенности и уровню оплаты навыком из разряда hard-skills.

Популярность Python объясняется числом доступных дополнительных библиотек:

• Pandas в науках о данных;
• Scikit-learn для обучения нейронных сетей;
• Selenium, py-proxy и Urllib3 в управлении дата-харвестинговыми процессами, арендой прокси, поиском и каталогизацией HTML-элементов на динамических интернет-страницах.

Тренды развития Python делают его универсальным языком для работы с Web3 и блокчейнами, что расширяет спектр создаваемых программ.

4. Мультимодальное глубокое обучение

Мультимодальное глубокое обучение — технология, с помощью которой ML-программы понимают и сопоставляют различные типы контента, т.н. модальности. Это включает присвоение тегов текстовым фрагментам, изображениям, звуку, паттернам поведения и т. д. с дальнейшим поиском скрытых взаимосвязей между ними. Например, ОЕЯ использует языковые модели для понимания и генерации человеческого языка, по текстовому описанию создавая алгоритмы извлечения веб-данных с помощью ChatGPT и индивидуальных прокси. Чтобы получить готовый код, достаточно:

1. Выбрать требуемые элементы HTML;
2. Купить прокси с ротацией;
3. Указать необходимый компьютерный язык;
4. Написать промпт для генеративного ИИ.

Аналогично действует отладка кода через модели обработки естественного языка: Codex, Copilot, ChatGPT, Cogram и пр.

5. Развитие и внедрение MLOps

MLOps — это объединение методов машинного обучения и DevOps, которое автоматизирует и оптимизирует жизненный цикл machine learning: от получения внутрикорпоративной и внешней общедоступной информации до синхронизации процессов ее обработки, оценки результатов и повторного анализа. Применение MLOps для поэтапного отслеживания, так же как решение купить приватные прокси у этичной экосистемы сетевой аналитики, повышает скорость и точность бизнес-прогнозирования через ИИ — равно как вероятность принятия взвешенных бизнес-решений. Примером MLOps являются корпоративные продукты, такие как Amazon Web Services и Microsoft Azure.

6. Адаптация ИИ для микроэлектроники

Адаптация ИИ для маломощных устройств (TinyML от англ tiny, «маленький») стала трендом вследствие популярности:

• Микроконтроллеров на базе Raspberry Pi, ASUS Tinker Board, Orange Pi и схожей архитектуры;
• Робототехники;
• Сетей Web3;
• Умных домов с использованием датчиков «интернета вещей» (Internet of Things, IoT).

Микроэлектронные приборы собирают информацию об окружающем мире или сетевых процессах через датчики, алгоритмы и инструменты анализа сведений. Затем узкоспециализированные нейросети проводят более глубокий анализ, выявляя скрытые закономерности. Для этого микроэлектроника использует собственные аппаратные мощности либо удаленные сервера в облаке. Купить прокси с ротацией на данном этапе рекомендуется для распределения нагрузки на конечные сервера, а также чтобы снизить предвзятость ML-модели и повысить релевантность неструктурированной информации на этапах извлечения и обогащения данных.

7. Этичность и регулирование сферы ИИ

Распространение ИИ, машинного обучения и нейронных сетей к 2024 году актуализировало обсуждение этических аспектов. Лидирующие корпорации и властные структуры заинтересованы соблюдать баланс между:

1. Повышением эффективности производства и логистики с одной стороны;
2. Сохранением рабочих мест, приватности частной информации  и соблюдения авторских прав — с другой.

Этичный веб-дата харвестинг стал примером сетевой деятельности, уже основанной на строгом соблюдении политик KYC и AML. Его характерная черта — аренда прокси у инфраструктур, разделяющих принципы этики. Процесс регуляции в соответствии с этичными установками является тенденцией в работе ИИ. Например, контент, созданный генеративным ПО, требует принятия мер по предотвращению неправомерного использования. В ЕС, США и Индии началась разработка сводов правил для решения таких вопросов, как:

• Конфиденциальность данных;
• Недостаток прозрачности в работе нейронных сетей;
• Влияние ИИ на рынок труда.

Специалисты по этике искусственного интеллекта станут востребованными, поскольку малый и крупный бизнес заинтересован в соблюдении этических и правовых норм, а также в безопасности персональных и корпоративных сведений. Для этого нужно как минимум безошибочно определять произведенный нейроалгоритмами контент, чему служит такое ПО как Copyleaks, AI Content Detector и GPTZero. Они выявляют плагиат, распространение фейковых новостей и мошеннические транзакции.

Аренда прокси Dexodata в 2024 году и главные ИИ-тренды

2024-й обещает стать годом достижений и решения существующих сложностей в сфере применения искусственного интеллекта. Несмотря на перечисленные тенденции, существуют иные IT-технологии, такие как квантовое машинное обучение. Они находятся в стадии разработки, поэтому потенциал и прикладная польза подобных решений обсуждается.

Одно можно сказать наверняка. Извлечение, обработка и анализ публично доступных интернет-данных останется основой большинства отраслей. Купите приватные прокси этичной экосистемы Dexodata, чтобы беспрепятственно работать с необходимой информацией, оставаясь в трендах ИИ и машинного обучения.