کاربرد پایتون در هوش مصنوعی و یاد گیری ماشین | ۲۰۲۲; هوش مصنوعی (AI) و یادگیری مکانیکی (ML) صنعت جدید IT جدید IT است. در حالی که بحث در مورد امنیت صنعت رشد می کند، توسعه دهندگان فرصت ها و ظرفیت هوش مصنوعی را گسترش می دهند. امروزه هوش مصنوعی فراتر از ایده علمی تخیلی است.
امروزه هوش مصنوعی فراتر از ایده علمی تخیلی است و به ضرورت تبدیل شده است. هوش مصنوعی، که به طور گسترده ای برای پردازش و تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها استفاده می شود، به انجام وظایف کمک می کند که دیگر به دلیل افزایش حجم و شدت به صورت دستی انجام نمی شود.
به عنوان مثال، هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل استفاده می شود تا پیش بینی هایی را ایجاد کند که بتواند به مردم کمک کند تا راهکارهای قوی را توسعه دهند و نیاز به راه حل های کارآمد بیشتری داشته باشند. Fintech از هوش مصنوعی در سیستم های سرمایه گذاری برای انجام تحقیقات بازار استفاده می کند و پیش بینی می کند که جایی که بودجه برای سود بیشتر سرمایه گذاری می کند.
صنعت مسافرتی از هوش مصنوعی برای ارائه پیشنهادات شخصی یا راه اندازی ربات های چت، علاوه بر بهبود تجربه کلی کاربر استفاده می کند. این نمونه ها نشان می دهد که AI و ML از مقدار زیادی از داده ها برای ارائه تجربه کاربر بهتر، شخصا و دقیق تر استفاده می کنند.
چگونه هوش مصنوعی و ML فناوری های آینده را شکل می دهند؟
امروزه، با گسترش دامنه و پیچیدگی داده ها، هوش مصنوعی و ML برای پردازش و تجزیه و تحلیل آنها استفاده می شود. به نظر می رسد، مغز انسان می تواند مقدار زیادی از داده ها را تجزیه و تحلیل کند، اما این قابلیت محدود به مقدار داده هایی است که می تواند در هر زمان جذب شود. هوش مصنوعی از این محدودیت آزاد شده است.
پیش بینی دقیق تر و بینش های ارائه شده توسط هوش مصنوعی، کارایی کسب و کار را بهبود می بخشد، هزینه های تولید را کاهش می دهد و بهره وری را افزایش می دهد.جای تعجب نیست که بسیاری از صنایع از هوش مصنوعی و ML برای بهبود عملکرد و توسعه محصول استفاده می کنند.
به گفته Deloitteresearch، شرکت‌هایی که مبتنی بر هوش مصنوعی هستند، آخرین پیشرفت‌های فناوری با هدف بهبود بهره‌وری هستند. این ادعا همچنین ثابت می کند که در ۲۴ ماه آینده تعداد شرکت هایی که از هوش مصنوعی در محصولات و فرآیندهای خود برای دستیابی به کارایی بیشتر و اهداف استراتژیک استفاده خواهند کرد، احتمالا افزایش خواهد یافت. به طور خلاصه، هوش مصنوعی به انجام بهتر کار با تلاش کمتر کمک می کند.
با توجه به مزایای استفاده از هوش مصنوعی، شرکت های بیشتری مشتاق استفاده از آن هستند. با این حال، هوش مصنوعی یک خیابان دوطرفه است – استفاده از آن برای بهینه‌سازی فرآیند تحلیل ساده‌ترین فناوری برای توسعه نیست. با توجه به حجم گسترده داده هایی که نیاز به تجزیه و تحلیل دارند،
محصول هوش مصنوعی باید بتواند فرآیند بهره وری را به طور موثر اداره کند و در عین حال نیازی به صرف زمان زیادی برای آن نداشته باشد و برای اینکه به درستی کار کند، باید به زبان مناسب برای انتخاب توسعه آن نیاز داشته باشد. موردی که از نظر نحوی خیلی پیچیده نباشد، می‌تواند فرآیندهای پیچیده را مدیریت کند و پشتیبانی از آن آسان باشد.
کاربرد پایتون در هوش مصنوعی به عنوان بهترین زبان برنامه نویسی برای و ML
از آنجایی که AI و ML در کانال‌ها و صنایع مختلف استفاده می‌شود، شرکت‌های بزرگ در این زمینه‌ها سرمایه‌گذاری می‌کنند و تقاضا برای متخصصان ML و AI بر همین اساس در حال افزایش است. او گفت پایتون محبوب ترین زبان برای هوش مصنوعی و ML است و همچنین آن را بر اساس نتایج جستجو برای گرایش ها در indeed.com فهرست کرده است.
به گفته فرانسوا پویز، نمودار پایتون کد اولیه برای هوش مصنوعی و ML است.
ما تحقیقاتی در مورد نقاط قوت پایتون انجام دادیم و متوجه شدیم که چرا هنگام اجرای پروژه های هوش مصنوعی و ML خود باید پایتون را انتخاب کنید.
۱: محبوبیت روزافزون
در نتیجه مزایای ذکر شده در بالا، پایتون به طور فزاینده ای در بین دانشمندان داده محبوب می شود. طبق StackOverflow، پیش بینی می شود که محبوبیت پایتون حداقل تا سال ۲۰۲۲ افزایش یابد.
این بدان معناست که یافتن توسعه دهندگان و جایگزینی بازیکنان تیم در صورت نیاز آسان تر است. همچنین، هزینه آنها ممکن است به اندازه زمانی که از یک زبان برنامه نویسی کمتر محبوب استفاده می شود بالا نباشد.
۲: حمایت جامعه
زمانی که پشتیبانی قوی جامعه حول زبان برنامه نویسی ساخته می شود، همیشه بسیار مفید است. پایتون یک زبان متن باز است، به این معنی که مجموعه ای از منابع برای توسعه دهندگان منبع باز است که از مبتدیان شروع می شود و به حرفه ای ها ختم می شود.
بسیاری از اسناد پایتون به صورت آنلاین و همچنین در تالارهای گفتمان پایتون در دسترس هستند، جایی که توسعه دهندگان و توسعه دهندگان یادگیری ماشین در مورد اشکالات بحث می کنند، مشکلات را برطرف می کنند و به یکدیگر کمک می کنند.
زبان برنامه نویسی پایتون و انواع کتابخانه ها و ابزارهای کاربردی کاملا رایگان است.
۳: آپشن تجسم خوب
قبلاً اشاره کردیم که پایتون کتابخانه های مختلفی را ارائه می دهد که برخی از آنها ابزارهای بصری عالی هستند. با این حال، برای توسعه دهندگان هوش مصنوعی، تأکید بر این نکته مهم است که در هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی، توانایی نمایش داده ها در قالب خوانا برای انسان حیاتی است.
کتابخانه هایی مانند Matplotlib دانشمندان داده را قادر می سازد تا نمودارها، هیستوگرام ها و نمودارها را برای درک بهتر، ارائه کارآمد و تجسم داده ها ایجاد کنند. رابط های برنامه نویسی برنامه های مختلف نیز فرآیند تجسم را ساده می کند و ایجاد گزارش های واضح را تسهیل می کند.
۴: خوانای
خواندن پایتون بسیار آسان است، بنابراین هر توسعه دهنده پایتون می تواند کد خود را درک کند و آن را تغییر دهد، کپی یا به اشتراک بگذارد. هیچ سردرگمی، خطا یا پارادایم متناقضی وجود ندارد و این منجر به تبادل کارآمد الگوریتم‌ها، ایده‌ها و ابزارها بین متخصصان هوش مصنوعی و ML می‌شود.
ابزارهایی مانند IPython نیز در دسترس هستند که یک بسته تعاملی است که ویژگی های اضافی مانند تست، اشکال زدایی، پر کردن برگه ها و موارد دیگر را ارائه می دهد و فرآیند را ساده می کند.
۵: استقلال پلت فرم
استفاده و یادگیری پایتون نه تنها کاربردی و آسان است، بلکه بسیار متنوع است. ما فکر می‌کنیم پایتون برای توسعه یادگیری ماشینی می‌تواند روی هر پلتفرمی از جمله Windows، MacOS، Linux، Unix و بیست و یک پلتفرم دیگر اجرا شود.
برای انتقال فرآیند از یک پلتفرم به پلتفرم دیگر، توسعه دهندگان باید چند تغییر در مقیاس کوچک ایجاد کنند و برخی از خطوط کد را برای ایجاد کد اجرایی برای پلتفرم انتخاب شده اصلاح کنند. توسعه دهندگان می توانند از بسته هایی مانند PyInstaller برای آماده سازی کد خود برای اجرا بر روی پلتفرم های مختلف استفاده کنند.
باز هم، این باعث صرفه جویی در زمان و هزینه در آزمایش سیستم عامل های مختلف می شود و کل فرآیند را ساده تر و آسان تر می کند.
۶: انعطاف پذیری
پایتون برای یادگیری ماشین یک انتخاب عالی است، زیرا این زبان بسیار انعطاف پذیر است:
- این گزینه را برای انتخاب یا استفاده از OOPs یا اسکریپت ارائه می دهد.
- همچنین نیازی به کامپایل مجدد کد منبع نیست، توسعه دهندگان می توانند هر تغییری را اعمال کنند و به سرعت نتایج را مشاهده کنند.
- برنامه نویسان می توانند پایتون و زبان های دیگر را برای رسیدن به اهداف خود ترکیب کنند.
علاوه بر این، انعطاف‌پذیری به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا سبک‌های برنامه‌نویسی را که کاملاً با آن راحت هستند انتخاب کنند یا حتی این سبک‌ها را ترکیب کنند تا انواع مختلف مسائل را به کارآمدترین راه حل کنند.
- The imperative style سبک امری متشکل از دستوراتی است که نحوه اجرای این دستورات را توسط رایانه توضیح می دهد. با این سبک، دنباله ای از محاسبات را تعریف می کنید که مانند تغییر حالت برنامه اتفاق می افتد.
- The functional style سبک عملکردی را دکلراتیو نیز می نامند زیرا بیان می کند که چه عملیاتی باید انجام شود. حالت برنامه را در نظر نمی گیرد، در مقایسه با سبک امری، عبارات را در قالب معادلات ریاضی اعلام می کند.
- The object-oriented style سبک شی گرا بر اساس دو مفهوم کلاس و شی است که در آن اشیاء مشابه کلاس ها را تشکیل می دهند. این سبک به طور کامل توسط پایتون پشتیبانی نمی شود، زیرا نمی تواند به طور کامل کپسوله سازی را انجام دهد، اما توسعه دهندگان همچنان می توانند از این سبک تا حد محدودی استفاده کنند.
- The procedural style سبک رویه ای در بین مبتدیان رایج ترین است، زیرا وظایف را در قالب گام به گام انجام می دهد. اغلب برای توالی، تکرار، مدولارسازی و انتخاب استفاده می شود.
ضریب انعطاف پذیری احتمال خطا را کاهش می دهد، زیرا برنامه نویسان این فرصت را دارند که شرایط را تحت کنترل درآورند و در یک محیط راحت کار کنند.
۷:مانع ورود کم
کار در صنعت ML و AI به معنای پرداختن به مجموعه داده هایی است که برای پردازش آنها نیاز دارید به ساده ترین و کارآمدترین روش. این به دانشمندان داده بیشتری اجازه می دهد تا به سرعت پایتون را انتخاب کرده و از آن برای توسعه هوش مصنوعی بدون صرف تلاش زیاد برای یادگیری زبان استفاده کنند.
زبان برنامه نویسی پایتون شبیه به زبان انگلیسی روزمره است که یادگیری را آسان تر می کند. نحو ساده آن به شما امکان می دهد به راحتی با سیستم های پیچیده کار کنید و از روابط واضح بین عناصر سیستم اطمینان حاصل کنید.
به عنوان مثال، این کد در تلاش برای تشخیص اینکه عدد ورودی اول است نوشته شده است.
در اینجا نمای کد آمده است:
۸: اکوسیستم کتابخانه ای عالی
انتخاب زیاد کتابخانه ها یکی از دلایل اصلی این است که پایتون محبوب ترین زبان برنامه نویسی مورد استفاده برای هوش مصنوعی است. کتابخانه یک ماژول یا گروهی از ماژول‌ها است که توسط منابع مختلف مانند PyPi منتشر شده‌اند
که حاوی یک کد از پیش نوشته‌شده است که به کاربران اجازه می‌دهد به عملکردهای خاصی دسترسی داشته باشند یا اقدامات مختلفی را انجام دهند. کتابخانه های پایتون آیتم های سطح پایه را ارائه می کنند تا توسعه دهندگان مجبور نباشند هر بار آنها را از ابتدا کدنویسی کنند.
ML به پردازش مداوم داده ها نیاز دارد و کتابخانه های پایتون به شما امکان دسترسی، مدیریت و تبدیل داده ها را می دهند. در اینجا برخی از رایج ترین کتابخانه هایی که می توانید برای ML و AI استفاده کنید آورده شده است:
- Scikit-learn برای مدیریت الگوریتم های پایه ML مانند خوشه بندی، رگرسیون های خطی و لجستیک، رگرسیون، طبقه بندی و موارد دیگر.
- پانداها برای ساختارهای داده سطح بالا و تجزیه و تحلیل. به عنوان مثال، امکان ادغام و فیلتر کردن داده ها و همچنین جمع آوری آنها از منابع خارجی دیگر مانند Excel را فراهم می کند.
- Keras برای یادگیری عمیق. امکان محاسبات سریع و نمونه سازی را فراهم می کند، زیرا از GPU علاوه بر CPU رایانه استفاده می کند.
- TensorFlow برای کار با یادگیری عمیق با راه اندازی، آموزش، و استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی با مجموعه داده های عظیم.
- Matplotlib برای ایجاد نمودارهای دو بعدی، هیستوگرام، نمودارها و سایر اشکال تجسم.
- NLTK برای کار با زبان شناسی محاسباتی، تشخیص زبان طبیعی و پردازش.
- Scikit-image برای پردازش تصویر.
- PyBrain برای شبکه های عصبی، یادگیری بدون نظارت و تقویتی.
- کافه ای برای یادگیری عمیق که امکان جابه جایی بین CPU و GPU و پردازش بیش از ۶۰ میلیون تصویر در روز را با استفاده از یک پردازنده گرافیکی NVIDIA K40 فراهم می کند.
- StatsModels برای الگوریتم های آماری و اکتشاف داده ها.
در مخزن PyPI، می توانید کتابخانه های پایتون بیشتری را کشف و مقایسه کنید.
موارد استفاده پایتون برای هوش مصنوعی و ML
پایتون ویژگی‌های زیادی را ارائه می‌کند که به ویژه برای هوش مصنوعی و ML مفید هستند و آن را به بهترین زبان برای این اهداف تبدیل می‌کند. جای تعجب نیست که صنایع مختلف از پایتون برای پیش بینی و سایر وظایف یادگیری ماشین استفاده می کنند.
بیایید نگاهی دقیق تر به چند مثال در این زمینه بیندازیم:
- مسافرت رفتن؛
- فین تک.
- حمل و نقل؛
- مراقبت های بهداشتی.
۴: مراقبت های بهداشتی
هوش مصنوعی صنعت صنعت مراقبت های بهداشتی را به پیش بینی و اسکن بیماری ها تبدیل می کند، تشخیص آسیب ها و کمک به افراد سالم، حتی روزانه با استفاده از برنامه های کاربردی نور تلفن همراه.
در این صنعت پروژه های زیادی بر اساس هوش مصنوعی وجود دارد. به عنوان مثال، ATTOM یک سیستم پردازش زبان طبیعی است که برای تجزیه و تحلیل پرونده های بهداشتی الکترونیکی ساخته شده است که ماموریت آن “خودکار سازی پزشکی” است. رهبران آنها از شرکت هایی مانند گوگل، آمازون، فیس بوک یا دانشگاه های استنفورد و دانشگاه هاروارد آمده اند.
Aicure یکی دیگر از راه اندازی است که بر حصول اطمینان از اینکه بیماران داروهای واقعی را در زمان مناسب مصرف می کنند، تمرکز می کنند. به منظور انجام این کار، آنها از تکنولوژی هایی مانند تشخیص صورت، تشخیص قرص و شناخت استفاده می کنند.
این برنامه همچنین می تواند وضعیت بیمار را تجزیه و تحلیل کند و فاش کند که آیا درمان کارآمد است یا خیر. آنها از IMA، یک دستیار پزشکی تعاملی استفاده می کنند که می توانند داده های مربوط به بالینی را جمع آوری کنند و سپس آنها را از طریق نرم افزار تجزیه و تحلیل کنند.
افزایش محبوبیت منجر به افزایش تقاضا برای توسعه دهندگان پایتون در جامعه علمی، در حالی که انتخاب یک زبان که بیشتر آشکار است، انتخاب عاقلانه است، زیرا این امر در آینده امکان پذیر است.
پایتون برای یادگیری ماشین: پروژه های منبع باز مفید
طبیعت باز منبع پایتون اجازه می دهد تا هر شرکت با هوش مصنوعی برای به اشتراک گذاشتن دستاوردهای خود را با جامعه. اگر تصمیم به یادگیری پایتون کرده اید یا می خواهید از این زبان برای پروژه های خود با هوش مصنوعی استفاده کنید، در اینجا لیستی از پروژه های منبع باز مفید برای شما وجود دارد:
بنیاد OpenCog
OpenCog در تلاش برای ساخت هوش مصنوعی (AGI) با قابلیت‌های انسانی، «با هم تفکر بهتری ایجاد می‌کند». در سال ۲۰۱۱ تأسیس شد و اکنون در پروژه SingularityNET و همچنین در Hanson Robotics برای ارائه اطلاعات به Sofia و سایر روبات ها استفاده می شود.
موسسه هوش مصنوعی
موسسه هوش مصنوعی بخشی از دانشکده علوم کامپیوتر در دانشگاه برمن است. این شرکت تحقیقات هوش مصنوعی را انجام می‌دهد و کارگاه‌ها و رویدادهای مختلفی را سازماندهی می‌کند که به پیشرفت فناوری‌های هوش مصنوعی، مشارکت و آموزش جوانان بیشتری در این زمینه کمک می‌کند و در عین حال از پروژه‌ها و شرکت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی نیز حمایت می‌کند.
زولیپ
زولیپ “کارآمدترین چت تیمی در جهان” است که به شما امکان می دهد هزاران پیام فوری را در روز پردازش کنید. ۵۰۰ شرکت فورچون و سایر پروژه‌های منبع باز بزرگ از Zulip استفاده می‌کنند که سازماندهی واضح، ارتباطات ناهمزمان و سایر مزایای عالی را برای تیم‌ها ارائه می‌دهد.
Magenta یک کتابخانه و پروژه تحقیقاتی پایتون است که هدف نهایی آن ایجاد موسیقی و هنر با استفاده از هوش مصنوعی است. روی نقاشی‌ها، آهنگ‌ها، طرح‌ها کار می‌کند و به هنرمندان اجازه می‌دهد تا راه‌های جدید خلقت را کشف کنند.
MailPile
MailPile یک سرویس گیرنده ایمیل نوآورانه است که بر ارتباطات ایمن و خصوصی تمرکز دارد. این پروژه ای است که سعی می کند به این سوال پاسخ دهد: “چگونه می توانم از حریم خصوصی خود به صورت آنلاین محافظت کنم؟” سریع، بدون آگهی است و دارای عملکرد جستجوی قدرتمند و همچنین حریم خصوصی و رمزگذاری است.
۳: حمل و نقل
اوبر پلتفرم Michelangelo PyML ML را با استفاده از پایتون توسعه داده است. آنها از آن برای پیش بینی های آنلاین و آفلاین برای حل کارهای روزمره استفاده می کنند. Michelangelo PyML توسعه محصول اولیه میکل آنژ است که مقیاس پذیر بود اما به اندازه کافی انعطاف پذیر نبود. کاربران اکنون می‌توانند مدل‌های PyML را اعتبارسنجی کنند و سپس برای عملکرد و مقیاس‌پذیری کامل، آنها را در Michelangelo کپی کنند.
۲: فین تک
هوش مصنوعی مورد استفاده در خدمات مالی به حل مشکلات مربوط به مدیریت ریسک، پیشگیری از کلاهبرداری، بانکداری شخصی، اتوماسیون و سایر ابزارهایی کمک می کند که به ارائه خدمات مالی با کیفیت بالا به مشتریان کمک می کند. پیش بینی می شود که هوش مصنوعی در فین تک می تواند تا سال ۲۰۳۰ هزینه های عملیاتی را ۲۲ درصد کاهش دهد و به ۱ تریلیون دلار منجر شود.
برخی از نمونه های موفق نرم افزار بانکداری آنلاین ساخته شده در پایتون عبارتند از Venmo، Affirm یا Robinhood. این سرویس ها نه تنها به کاربران اجازه می دهند تا پرداخت ها و خریدهای خود را انجام داده و کنترل کنند، بلکه یک شبکه اجتماعی در داخل نرم افزار ایجاد می کنند تا مردم بتوانند در ارتباط باقی بمانند.
هنگامی که صحبت از ارز دیجیتال به میان می آید، پایتون برای ساخت راه حل هایی مانند Anaconda برای تجزیه و تحلیل موثر بازار، پیش بینی و تجسم داده ها استفاده می شود.
۱: مسافرت رفتن
به عنوان مثال، غول مسافرتی Skyscanner از یک الگوریتم ML بدون پایتون برای پیش بینی رفتار مسیرهای هواپیمای جدید استفاده کرد. آنها هزاران مقصد و مقصد را مقایسه کردند و هر کدام را با ۳۰ معیار مختلف برای تعریف تقاضای مسافر ارزیابی کردند.
نتایج آنها بر روی داشبورد نمایش داده می شود، جایی که می توانید هر منبعی را در شهر انتخاب کنید تا گروه های مقصد شماره گذاری شده از ۰ تا ۹ و ویژگی های آنها را مشاهده کنید.
چنین نمونه ای از پیاده سازی هوش مصنوعی در صنعت گردشگری برای ارائه مقاصد به مشتریان، کمک به ایجاد بودجه های بازاریابی و همچنین تعیین قیمت های اولیه برای مسیرهای جدید بسیار مفید است.
برنامه‌نویسی هوش مصنوعی: فناوری هم برای امروز و هم فردا
شاید هوش مصنوعی شما را یاد فیلمهای علمی تخیلی بیندازد، اما به هر حال فناوری است که امروزه خیلی کاربرد دارد. دلیل آن اینست که از هوش مصنوعی می‌توان در هر ابعاد و به هر شکلی استفاده کرد.
اشکال مختلف هوش مصنوعی:
- رباتیک – این شاخه از مهندسی بر طراحی و ساخت ربات ها تمرکز دارد. شرکت‌های مختلف از ربات‌ها برای انجام کارهایی استفاده می‌کنند که بارها و بارها انجام می‌شوند، حتی برای کارگران انسانی غیرممکن است.
- Robot Process Automation یا PRA – در این مورد، ربات ها برنامه های خاصی هستند (ربات های نرم افزاری) که کارهایی را که در مقیاس بزرگ، تکراری یا خسته کننده هستند، خودکار و استاندارد می کنند و به صورت دستی توسط کارکنان انجام می شوند.
- یادگیری ماشینی – زیرمجموعه جالبی از هوش مصنوعی است که بر ایجاد راه حل های نرم افزاری تمرکز دارد که می تواند کارها را بدون نوشتن یک برنامه صریح انجام دهد. با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین و علم داده، توسعه‌دهندگان می‌توانند نرم‌افزاری بسازند که رفتار مشتری در آینده و پیامدهای آن را بدون دخالت انسانی پیش‌بینی کند.
- پردازش زبان طبیعی: این بخش از برنامه نویسی هوش مصنوعی بر مسیریابی و تعامل بین رایانه ها و زبان های انسانی تمرکز دارد. محققان همچنین به صراحت بررسی می کنند که چگونه برنامه های سیستم های کامپیوتری را می توان تجزیه و تحلیل و تفسیر کرد و چگونه از داده های زبان طبیعی برای اهداف خاص استفاده می شود.
- دید ماشینی: این حوزه از هوش مصنوعی روی سیستم‌های در حال رشدی که می‌توانند با کمک یک دوربین به بررسی و آنالیز خودکار تصویر از طریق تصویربرداری بپردازند، متمرکز است. این فناوری در موارد دیگری مثل تبدیل تصاویر آنالوگ به دیجیتال و پردازش سیگنال دیجیتال هم کاربرد دارد.
چطور از هوش مصنوعی در صنایع مختلف استفاده می‌شود؟
۱: تحلیل پیشگویانه
نرم‌افزار هوش مصنوعی می‌تواند رفتار کاربر را بر اساس داده‌های موجود پیش‌بینی کند و دستورالعمل‌های دقیقی را برای فیلم‌ها، برنامه‌های تلویزیونی و سایر محتواها ارائه دهد. نکاتی برای چنین موتورهایی عملی است، کافی است در آمازون یا نتفلیکس قدم بزنید.
شرکت های مختلف از نرم افزار هوش مصنوعی استفاده می کنند تا دید بهتری نسبت به مشتریان خود داشته باشند و بیشترین بهره را از آن ببرند. نمونه ای از این تبلیغات است که به طور مصنوعی محتوا را بر اساس سلیقه مشتری شخصی سازی می کند تا شانس فروش را افزایش دهد.
در آینده، هوش مصنوعی در کاربردهای مرتبط با حمل و نقل خودکار، اکتشافات فضایی و حتی فناوری سایبورگ استفاده خواهد شد. به طور کلی، انتظار می‌رود بازار نرم‌افزار هوش مصنوعی از ۴.۱ میلیارد دلار در سال ۲۰۱۶ به ۵۹.۸ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۵ افزایش یابد، که به این معنی است که فناوری در زندگی ما جاسازی شده است و همچنان با ما خواهد بود.
۲: اتوماسیون فرایندها
بهینه سازی فرآیندهای دستی و کاغذی در اولویت شرکت های فعال در صنایع مختلف است. به طور خاص، مشاغل مرتبط با مشتری (مانند خرده فروشی) اغلب به دنبال این هستند که بتوانند سریعتر به نیازهای مشتریان در حال تغییر پاسخ دهند.
راه‌حل‌های هوش مصنوعی، انجام خودکار وظایف پیچیده‌تر را امکان‌پذیر می‌سازد و به نیروی کار اجازه می‌دهد تا بر فعالیت‌های مهم و ارزشمندی که نیاز به خلاقیت و تصمیم‌گیری استراتژیک دارند، تمرکز کنند.
۳: رباتهای موبایل مستقل
شرکت های حمل و نقل یا تولیدی از روبات های متحرک مستقل یا AMR برای جابجایی کالاها استفاده می کنند. این ربات ها از هوش مصنوعی برای کمک به طراحی بهتر مسیرها و تعامل با محیط استفاده می کنند. برای مثال، این ربات‌ها بین کارگران و لیفتراک‌ها تفاوت قائل می‌شوند و الگوی رانندگی آنها را تنظیم می‌کنند یا از رفتن به مناطق شلوغ در زمان‌های خاص مانند هنگام تحویل کالا اجتناب می‌کنند.
برای امتیاز دادن رو ستاره ها کلیک کنید
نظرات کاربران