D1nkn

Всемирная организация здравоохранения сообщает об увеличении числа случаев депрессии и тревоги на 25% за последние несколько лет. Этот рост часто ассоциируется с последствиями пандемии, которая породила множество дополнительных проблем. Тяжелые времена вызывают у людей необходимость в поддержке, и все больше людей обращают свой взгляд на онлайн-ресурсы. Ответом на их потребности становятся чат-боты, предоставляющие помощь в моменты, когда людям это самое нужно.

Задумываясь о работе с психологическими проблемами или пограничными состояниями, важно понимать, что при серьезных проблемах лучше обратиться к специалистам с медицинским образованием – психиатру или психотерапевту. Мы же будем говорить о легких формах придурковатости, свойственных всем нам, но мешающих жить комфортно либо достигать новых высот.

Сложности общения со специалистами

У психологических консультаций есть минусы, которые мешали мне пойти к живому человеку:

• Не все соблюдают конфиденциальность, особенно если супруги ходят к одному специалисту.

• Даже психотерапевты часто обладают слабой матчастью.

• Задача специалиста не помочь, а раскрутить клиентов на как можно большее количество сеансов, ведь если проблема решится, они потеряют источник дохода.

• Консультирующий специалист – тоже человек, которому свойственны когнитивные искажения, преждевременные суждения, ошибочные выводы и тд.

В большинстве случаев хотелось бы избежать человеческого фактора. Боты на базе искусственного интеллекта уже дошли до того уровня прогресса, когда по результатам экспериментов показывают свою экспертность на уровне человека. А когда эксперимент проходит вслепую, выбор в пользу неройсети выше, чем результат деятельности человека.

Обычная ситуация, когда человек приходит на сеанс к психологу или психотерапевту с проблемой, не требующей медикаментозного лечения. Пациент делится своими переживаниями, симптомами психического расстройства. Специалист на основе полученной информации, выдает рекомендации.  Получая ответ на основе словесного потока, соплей и нытья, пациент не воспринимает рекомендации специалиста настолько эффективно, как мозг бы, хотя заплатил за это вполне неплохие деньги. В результате консультант в выигрыше, клиент вроде и прошел сеанс, а легче не становится. Записался на следующую неделю прийти повторно.

По опыту работы с человеческой психикой и консультациями, я решил выбрать оптимальный формат решения личностных проблем в формате вопрос-ответ.

Почему именно формат коучинга

Работа с собственной психикой происходит гораздо эффективней, когда пациент вкладывается не только финансово, но и собственными мозгами, ведь думать всегда больно. Формат работы вопрос-ответ, который хипстеры прозвали коучингом приносит результат гораздо быстрей. Именно такую модель было решено заложить в ИИ-бота Миико.

Нейро-коуч Миико использует информацию, которую пишет пользователь, анализирует ее и задает следующий вопрос. За счет заложенных алгоритмов, он суммирует полученную информацию и порционно дает советы, сопровождая их новыми вопросами. Бот заставляет думать над ответом, смотреть на собственную проблему с других точек зрения.

В итоге человек приходит к тому, что сам находит решение своей проблемы. Он получает реализованное знание вместо сухого совета психолога о том, как правильно жить, вычитанного из книг. Самое ценное решение, это то, которое нашел сам.

Не важно, с каким вопросом вы приходите к нейро-коучу. Он не запоминает данные о пользователе, не более чем на 10-20 шагов. Каждый раз он взаимодействует объективно, без предварительных данных в формате здесь и сейчас, исходя из полученных данных. Поэтому формулировать свои мысли рекомендуется как можно точнее.

Именно этот процесс делает бот Миико полезным инструментом психологической поддержки. Он готов быть тем партнером, который всегда на вашей стороне, готов поддержать и задать новый вопрос, глубже копнет внутрь проблемы в поисках ее решений.

Конфиденциальность

Бот создан и распространяется бесплатно в рамках проекта «Технологии для карьеры». Он не записывает и не хранит данные о пользователях, не хранит и не передает диалоги, кроме как запросами на облачный сервер, чтобы выдать ответ собеседнику.

Модель достаточно быстрая, но из-за русского языка, порой формулирует сложные речевые обороты, не характерные повседневной речи. В целом, получился очень комфортный собеседник. Пока он может взаимодействовать только текстом, однако со временем ожидаются нововведения.

Цель существования бота для психологической самопомощи заключается в том, что я использую его для решения личных бед с башкой. Если он вам понравится, то подписывайтесь на телеграм-канал Технологии для карьеры, где мы публикуем авторский контент и делимся интересными новостями из мира IT.

Пообщаться с телеграм-ботом Миико можно здесь.

Исследования лаборатории Vmware, ведущего разработчика программного обеспечения для виртуализации, показывают, что модели ИИ могут создавать более эффективные промпты, чем люди.

Тесты, сравнивающие промпты о "позитивном мышлении", созданные человеком и "систематической оптимизацией промптов", генерируемых искусственным интеллектом, показали, что автоматизированные процессы дают лучшие результаты.

Исследователи Рик Баттл и Теджа Голлапуди обнаружили, что использование "автоматического оптимизатора промптов" является наиболее эффективным методом повышения производительности, независимо от размера модели.

Оптимизированные для искусственного интеллекта промпты, которые показали лучшие результаты в тестировании, демонстрировали неожиданный уровень своеобразия.

Отмечается, что промпты, прошедшие автоматическую оптимизацию, неизменно равнялись или превосходили эффективность промптов о "позитивном мышлении", созданных вручную, почти во всех случаях.

По словам исследователей, это особенно верно при систематической оценке всех модификаций с научной точки зрения. Случаи, когда человеческие промпты превосходили автоматизированные промпты, ограничивались несколькими испытаниями на Mistral 7B и Llama 70B.  

Исследование почти не выявило четкой тенденции при подходе к промпт-инжинирингу с точки зрения человеческого подхода: «единственной реальной тенденцией может быть отсутствие тенденции», говорится в исследовании.

В свете полученных данных оба исследователя обосновали необходимость промпт инжиниринга в целом.

«То, что лучше всего подходит для любой конкретной модели, набора данных и стратегии промптов, скорее всего, будет зависеть от конкретной комбинации. Таким образом, мы перешли от ручной настройки системного сообщения с оптимистичным «позитивным мышлением» к автоматической оперативной оптимизации», — говорится в исследовании.

Автоматизированные промпты превосходят человеческие в большинстве случаев. Однако, в некоторых испытаниях на Mistral 7B и Llama 70B, человеческие промпты показали лучшие результаты. Исследование не выявило четкой тенденции при подходе к промпт-инжинирингу с точки зрения человеческого подхода.

Исследователи подчеркнули необходимость промпт-инжиниринга в целом и отметили, что лучший подход будет зависеть от конкретной комбинации модели, набора данных и стратегии промптов.

Prompt Engineering не является безопасной ставкой на рынке труда.

Руководитель отдела искусственного интеллекта в STX Next, Бартек Розак, подчеркнул важность промпт-инжиниринга в разработке ИИ. Он отметил, что точная настройка входных данных ИИ помогает моделям работать в полной мере, используя потенциально неиспользованные аспекты своих данных.

Однако, эта задача становится все более уязвимой для автоматизации. Баттл пришел к выводу, что в один момент людям больше не придется вручную оптимизировать промпты.

Он также раскритиковал работу инженера-человека, ИИ-тренера, который тратит время на то, чтобы «придумать» эффективную комбинацию слов. Баттл надеется, что это исследование убедит потенциальных инженеров-промптов выйти за рамки ручного инжиниринга промптов, посоветовав пользователям ИИ вместо этого «разработать метрику оценки», чтобы модель могла обучаться сама.

Розак также рассмотрел будущее автономии ИИ в сфере оперативного инжиниринга, предполагая, что в конечном итоге этот навык станет устаревшим. Он предположил, что каждый мог бы взаимодействовать с LLM, и если бы кто-то предоставил расплывчатую промпт, LLM вмешался бы, запросив подробности и помогая в доработке самого промпта.

Такие достижения могут привести к будущему, в котором углубленный оперативный инжиниринг больше не будет специализированным навыком каких-нибудь ИИ-тренеров. Однако это не означает, что в сфере оптимизации ИИ нет других областей, где люди могли бы участвовать.

Питер Ван дер Путтен, ведущий научный сотрудник и директор Pegasystems, предположил, что в долгосрочной перспективе будет уделяться повышенное внимание всеобъемлющему пониманию промпт-инжиниринга на уровне предприятия.

Он отметил, что инженеры и тренеры будут уделять больше внимания «индустриализации», начиная от создания динамических шаблонов промптов, подключения искусственного интеллекта к базам знаний и поисковым системам и заканчивая созданием инфраструктуры передовых агентов.

Хотя Prompt Engineering по-прежнему является необходимостью в растущей области обучения и использования ИИ, сотрудникам технологической отрасли необходимо быть уверенными в том, что они остаются на шаг впереди, если они хотят, чтобы их навыки были полезны.

«На данный момент работа промпт-инженера является ключом к эффективному использованию LLM, однако исследования активно ищут способы сделать эту профессию устаревшей» - сказал Розак.

Чтобы расти как профессионал, нужно быть в курсе технологических тенденций и следить за новостями в ИТ. Подписывайтесь на телеграм‑канал Технологии для карьеры, где мы публикуем авторский контент и делимся интересными новостями из мира IT.

Независимо от того, управляете ли вы тонкостями обратного распространения ошибки и активации нейронов или путешествуете по водам Apache и стартап‑экосистем, он помогает в адаптивном интеллектуальном анализе данных и точном построении прогнозных моделей. Я обнаружил, что эти типы нейросетей меняют правила игры, устраняя те самые болевые точки, с которыми многие из нас сталкиваются, от проблем линейной регрессии до нюансов обучения с подкреплением.

После тщательной оценки я выбрал 12 лучших программ для нейросетей, способных решить ваши задачи.

1. Chainer — подходит для создания графов динамических вычислений.

2. SuperLearner — вариант для методологий ансамблевого обучения.

3. NVIDIA Deep Learning AMI — решение для ускорения графического процессора, интегрированного в AWS.

4. Swift AI — решение для бизнес‑аналитики на основе данных.

5. NVIDIA DIGITS — решение для интерактивной визуализации глубокого обучения.

6. Keras — вариант для модульности и быстрого экспериментирования.

7. Neuton AutoML — решение для автоматизированного построения и выбора моделей.

8. Caffe — вариант для модульности в средах глубокого обучения.

9. Synaptic.js — подходит для нейросетей в средах JavaScript.

10. Microsoft Cognitive Toolkit — вариант для масштабируемых инструментов глубокого обучения от Microsoft.

11. Google Cloud Deep Learning Containers ‑ подходят для интегрированных в Google Cloud приложений глубокого обучения.

Чтобы расти как профессионал, нужно быть в курсе технологических тенденций и следить за новостями в ИТ. Подписывайтесь на телеграм‑канал Технологии для карьеры, где мы публикуем авторский контент и делимся интересными новостями из мира IT.

Что такое программное обеспечение (ПО) для нейросетей?

Программное обеспечение для нейросетей — это основной набор инструментов для создания, обучения и развертывания искусственных нейронных сетей (ИНС), которые имитируют структуру и функции человеческого мозга. Оно интегрировано с Java API, что позволяет работать на всех платформах от Windows и iOS до Linux и Android. Сочетание точности алгоритмов машинного обучения с адаптируемостью языков сценариев делает его идеальным инструментом для специалистов по данным, моделям машинного обучения и исследователей.

Это программное обеспечение облегчает задачи, начиная от изображений, языка программирования и распознавания речи и заканчивая прогнозным анализом и обработкой естественного языка. Оно помогает отраслям и специалистам использовать огромные объемы данных, получать ценную информацию и автоматизировать сложные задачи для стимулирования инноваций и повышения эффективности.

Обзор 12 лучших программ для нейросетей

1. Chainer — лучше всего подходит для создания графов динамических вычислений.

Chainer — нейронная сеть, которая фокусируется на динамических сетях, известных как «define‑by‑run». Это обеспечивает большую гибкость при проектировании и корректировке времени работы сети. Такой подход идеально подходит для создания графов динамических вычислений. Программа предлагает динамизм и оперативность, что делает его идеальным выбором для создания графов динамических вычислений.

Функции и интеграции:

Chainer может похвастаться интуитивно понятным интерфейсом, который упрощает создание сложных архитектур нейросетей. Благодаря множеству предопределенных слоев и функций нейронной сети пользователи могут быстро создавать желаемые модели. С точки зрения интеграции Chainer поддерживает CUDA, гарантируя эффективное выполнение вычислений на графическом процессоре, жизненно важных для задач глубокого обучения.

Цены: по запросу.

Плюсы:

• Динамический подход к архитектуре «определение за запуском».

• Обширная библиотека предопределенных слоев и функций.

• Эффективные вычисления на графическом процессоре с поддержкой CUDA.

Минусы:

• Более крутая кривая обучения для начинающих.

• Меньшая поддержка сообщества по сравнению с некоторыми другими фреймворками.

• Доступно относительно меньше сторонних расширений.

2. SuperLearner — лучше всего подходит для методологий ансамблевого обучения.

SuperLearner — популярный пакет для языка R, который специализируется на ансамблевых алгоритмах. Он объединяет прогнозы из нескольких моделей, что повышает точность и надежность прогноза. Эта ориентация на методологии ансамблевого обучения делает SuperLearner лучшим выбором для тех, кто предпочитает использовать эти методы в своих проектах. Стремление этого инструмента объединить несколько алгоритмов для получения единого превосходного результата — вот почему он считается лучшим для методологий ансамблевого обучения.

Функции и интеграции:

SuperLearner предлагает широкий спектр алгоритмов из различных пакетов R, предоставляя пользователям богатый опыт построения ансамблей. Пакет интегрируется со многими алгоритмами на основе R, что позволяет создавать универсальные модели. Кроме того, API SuperLearner удобен для пользователя и упрощает задачу создания сложных ансамблей.

Цены: пакет с открытым исходным кодом, доступен бесплатно.

Плюсы:

• Комплексные ансамблевые методологии.

• Интеграция с различными алгоритмами на основе R.

• Удобный API.

Минусы:

• Ограничено средой программирования R.

• Может быть ресурсоемким с большими наборами данных.

• Требуется хорошее понимание ансамблевых методологий для достижения оптимальных результатов.

3. NVIDIA Deep Learning AMI — лучше всего подходит для ускорения графического процессора, интегрированного в AWS.

NVIDIA Deep Learning AMI — это AMI, разработанный NVIDIA, который объединяет облачные возможности AWS с ускорением графического процессора. Он отличается своей интеграцией с AWS среди готовых к использованию в облаке графических процессоров. Если вы ищете эффективное ускорение графического процессора на AWS, NVIDIA Deep Learning AMI — это лучший выбор.

Функции и интеграции:

NVIDIA Deep Learning AMI поставляется с предустановленными многими платформами глубокого обучения, такими как TensorFlow, PyTorch и MXNet, что позволяет пользователям сразу погрузиться в разработку моделей. Что касается интеграции, его оптимизация для графических процессоров NVIDIA и тесное соединение с сервисами AWS, такими как EC2 и S3, упрощают обработку данных и обучение моделей.

Цены: от $0,075 за пользователя в месяц (оплата почасовая, в зависимости от типа инстанса EC2 и использования).

Плюсы:

• Предустановлено множество фреймворков глубокого обучения.

• Оптимизирован для графических процессоров.

• Тесная интеграция с основными сервисами AWS.

Минусы:

• Ограничено экосистемой AWS.

• Может оказаться дорогостоящим при длительных задачах с интенсивным использованием графического процессора.

• Для оптимального использования может потребоваться знание сервисов AWS.

4. Swift AI — лучший вариант для бизнес-аналитики на основе данных.

Swift AI — аналитическая платформа на основе искусственного интеллекта, которая помогает предприятиям извлекать ценную информацию из своих данных. Она разработана для компаний, которые хотят использовать потенциал своих данных. Платформа обеспечивает высокую точность получения критически важной информации, что делает его незаменимым инструментом для принятия решений на основе данных. Swift AI выделяется среди других благодаря своей способности превращать необработанные данные в стратегическую бизнес‑идею.

Функции и интеграции:

Swift AI предлагает множество функций, которые позволяют осуществлять глубокий анализ данных: от прогнозной аналитики до выявления тенденций. Более того, возможности интеграции с основными решениями для хранения данных, включая облачные платформы, такие как AWS и Azure, позволяют предприятиям легко использовать свои данные.

Цены: от $50 за пользователя в месяц (оплачивается ежегодно)

Плюсы:

• Особый упор на действенную бизнес‑аналитику.

• Надежные возможности прогнозной аналитики.

• Интеграция с основными решениями для хранения данных.

Минусы:

• Может иметь крутую кривую обучения для новичков.

• Может быть излишним для малого бизнеса с ограниченными данными.

• Ежегодное выставление счетов может быть предпочтительным не для всех.

5. NVIDIA DIGITS — лучше всего подходит для интерактивной визуализации глубокого обучения.

NVIDIA DIGITS — мощный инструмент для визуализации и управления экспериментами по глубокому обучению. Он позволяет наглядно представить сложные структуры нейросетей и процессы обучения, что делает его незаменимым для тех, кто стремится к четкой интерактивной визуализации глубокого обучения.

Мое внимание быстро привлекла NVIDIA DIGITS благодаря своей способности визуализировать процессы глубокого обучения в интерактивном формате. Учитывая его сильные стороны в изображении глубокого обучения в визуальном формате, я уверен, что NVIDIA DIGITS — лучший выбор для тех, кто ищет интерактивную визуализацию глубокого обучения.

Функции и интеграции:

NVIDIA DIGITS предлагает пользователям возможность просмотра в режиме реального времени обучения их моделей глубокого обучения, а также показателей производительности. Его совместимость с популярными платформами глубокого обучения, такими как TensorFlow и Caffe, гарантирует, что пользователи могут легко интегрировать свои модели для визуализации.

Цены: по запросу.

Плюсы:

• Визуализация обучения модели в реальном времени.

• Совместимость с основными платформами глубокого обучения.

• Интуитивно понятный интерфейс для управления экспериментами.

Минусы:

• Преимущественно адаптирован для пользователей графических процессоров NVIDIA.

• Для оптимальной производительности может потребоваться специальное оборудование.

• Большие наборы данных иногда могут замедлять скорость визуализации.

6. Keras — лучший вариант для модульности и быстрого экспериментирования.

Keras — библиотека глубокого обучения, которая быстро завоевала популярность в сообществе благодаря своей интуитивно понятной API и гибкости. Она предлагает модульную архитектуру, которая позволяет разработчикам быстро экспериментировать без необходимости в сложном кодировании. Благодаря своей способности к быстрому прототипированию, Keras является идеальным выбором для модульности и быстрого экспериментирования.

Функции и интеграции:

В основе Keras лежит модульная конструкция, позволяющая легко накладывать слои и быстро экспериментировать. Его тесная интеграция с TensorFlow, Theano и Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) гарантирует пользователям внутреннюю поддержку, необходимую для комплексных задач глубокого обучения.

Цены: по запросу.

Плюсы:

• Удобный API.

• Модульная конструкция, облегчающая быстрые эксперименты.

• Интеграция с основными бэкендами глубокого обучения.

Минусы:

• Может потребоваться кривая обучения для новичков в глубоком обучении.

• Может быть менее производительным для очень крупномасштабных моделей.

• Зависимость от бэкэнда, вроде TensorFlow, для некоторых расширенных функций.

7. Neuton AutoML — лучше всего подходит для автоматизированного построения и выбора моделей.

Neuton AutoML — инструмент, который оптимизирует процесс машинного обучения, предлагая автоматизированные решения для построения, обучения и выбора оптимальных моделей. Его способность автономно выбирать лучшие модели на основе заданных наборов данных делает его уникальным среди других инструментов машинного обучения. Neuton AutoML упрощает сложные задачи машинного обучения, предлагая автономное построение и выбор моделей. Эта уникальная возможность делает его лучшим выбором для автоматического построения и выбора моделей.

Функции и интеграции:

Neuton AutoML включает в себя такие функции, как автоматизированное проектирование функций и предварительная обработка данных, что позволяет пользователям значительно экономить время. Кроме того, его интеграция с популярными платформами данных, включая AWS и Google Cloud, обеспечивает бесперебойный рабочий процесс.

Цены: От $50 за пользователя в месяц (оплачивается ежегодно).

Плюсы:

• Автоматизированное проектирование функций и предварительная обработка.

• Интеграция с основными платформами данных.

• Оптимизированный выбор модели на основе наборов данных.

Минусы:

• Высокие цены.

• Требуется некоторое понимание машинного обучения для полного использования.

• Ограниченная поддержка нишевых или специализированных моделей.

8. Caffe — лучше всего подходит для модульности в средах глубокого обучения.

Caffe — фреймворк глубокого обучения, который предлагает гибкую структуру для построения моделей нейросетей. Его модульность позволяет разработчикам структурировать свои модели различными способами, что делает его подходящим инструментом для различных приложений глубокого обучения. Caffe выделяется своим акцентом на модульность и скорость, что делает его идеальным выбором для тех, кто ценит эти качества в средах глубокого обучения.

Функции и интеграции:

Caffe отличается своей выразительной архитектурой, позволяющей пользователям определять, оптимизировать и обновлять модели без написания кода. Его совместимость с различными графическими процессорами и интеграция с Python и MATLAB предлагают пользователям широкий спектр возможностей разработки.

Цены: по запросу

Плюсы:

• Высокая модульность для разнообразных архитектур нейросетей.

• Совместимость с многочисленными графическими процессорами для улучшения вычислений.

• Интеграция с Python и MATLAB для расширенной разработки.

Минусы:

• Может быть более крутая кривая обучения для новичков.

• Поддержка сообщества может быть менее обширной, чем более крупные структуры.

• Некоторые функции могут потребовать ручной настройки для оптимальной производительности.

9. Synaptic.js — лучше всего подходит для нейросетей в средах JavaScript.

Synaptic.js — это библиотека нейросетей без архитектуры для node.js и браузера, которая обеспечивает разработку и обучение нейросетей в среде JavaScript. Его свободный от архитектуры подход позволяет разработчикам проектировать и инновации. Synaptic.js выделяется своей преданностью экосистеме JavaScript и идеально подходит для тех, кому нужны нейросети в контексте JavaScript.

Функции и интеграции:

Synaptic.js предлагает множество обучаемых архитектур, включая LSTM, сети прямой связи и сети Хопфилда. Он также предоставляет встроенный метод обучения, упрощающий процесс обучения сетей. Инструмент плавно интегрируется с популярными фреймворками JavaScript и node.js для серверной реализации.

Цены: по запросу.

Плюсы:

• Предназначен для сред JavaScript.

• Предлагает ряд обучаемых архитектур.

• Плавная интеграция с node.js и другими JS‑фреймворками.

Минусы:

• Для оптимального использования требуется глубокое понимание нейросетей.

• Документация может быть ограничена по сравнению с более обширными библиотеками.

• Может быть излишним для простых задач нейронной сети.

10. Microsoft Cognitive Toolkit — лучший вариант для масштабируемых инструментов глубокого обучения от Microsoft.

Microsoft Cognitive Toolkit, также известный как CNTK, — это среда глубокого обучения от Microsoft. Она предоставляет инструменты для реализации и объединения популярных типов моделей на нескольких графических процессорах и серверах. Будучи продуктом Microsoft, он подойдет тем, кто ищет масштабируемые инструменты глубокого обучения от этого технологического гиганта. Я выбрал Cognitive Toolkit из‑за его способности эффективно работать с несколькими графическими процессорами и серверами. Поддержка Microsoft сделала его окончательным выбором для масштабируемых решений.

Функции и интеграции:

Набор инструментов отличается эффективной работой с несколькими графическими процессорами, что позволяет быстро обучать модели. Он также поддерживает популярные модели глубокого обучения и интегрируется с облачной платформой Microsoft Azure, обеспечивая эффективное масштабирование и развертывание.

Цены: по запросу.

Плюсы:

• Оптимизирован для работы с несколькими графическими процессорами.

• При поддержке обширных ресурсов и исследований Microsoft.

• Интеграция Azure для масштабирования и развертывания.

Минусы:

• Для новичков может быть сложнее.

• Потенциальная зависимость от экосистемы Microsoft.

• Некоторые функции могут быть переработаны для небольших приложений.

11. Контейнеры глубокого обучения Google Cloud — лучше всего подходят для интегрированных в Google Cloud приложений глубокого обучения.

Контейнеры Google Cloud Deep Learning — это оптимизированные универсальные контейнеры глубокого обучения «все в одном», которые предоставляют согласованную среду для развертывания приложений искусственного интеллекта, обеспечивая оптимизированную работу в Google Cloud. Благодаря тесной интеграции они идеально подходят для разработчиков, приверженных экосистеме Google Cloud. Этот инструмент выделяется своей оптимизацией специально для Google Cloud, что делает его не имеющим себе равных для приложений глубокого обучения, требующих интеграции с Google Cloud.

Функции и интеграции:

Эти контейнеры предлагают предустановленные платформы и библиотеки глубокого обучения, что устраняет трудности с установкой. Они также обеспечивают согласованность среды от разработки до производства. Кроме того, они безупречно интегрируются с другими сервисами Google Cloud, такими как AI Platform Training и Kubernetes Engine.

Цены: от $10 за пользователя в месяц (оплачивается ежегодно).

Плюсы:

• Предустановленные фреймворки и библиотеки.

• Обеспечивает согласованность среды на протяжении всего рабочего процесса ИИ.

• Безупречная интеграция с сервисами Google Cloud.

Минусы:

• Лучше всего подходит только для тех, кто работает в экосистеме Google Cloud.

• Может не обеспечивать такой гибкости, как пользовательские среды.

• Затраты могут увеличиваться в зависимости от использования облака.

Критерии выбора ПО для нейросетей

При выборе программного обеспечения для глубокого обучения и нейросетей может быть ошеломляющее количество вариантов. Я провел глубокое исследование, тестируя и оценивая десятки этих инструментов. Мое внимание было сосредоточено не только на их популярности, но и на конкретных функциях, важных для исследователей, разработчиков и предприятий. При выборе такого программного обеспечения важно учитывать критерии, которые имеют первостепенное значение.

Основная функциональность:

• Построение моделей: инструмент должен обеспечивать легкое построение архитектур нейросетей, независимо от того, являются ли они прямыми, сверточными, рекуррентными или другими.

• Обучение: надежные возможности обучения, включая пакетное обучение и подачу данных в реальном времени.

• Оценка: Оцените точность и показатели производительности построенных моделей.

• Развертывание: возможность развертывания обученных моделей в производственной среде.

Ключевая особенность:

• Настраиваемость: возможность определять собственные слои, функции потерь и стратегии оптимизации.

• Масштабируемость: эффективное использование оборудования, будь то ЦП, графический процессор или TPU, а также возможность масштабирования на несколько устройств или узлов.

• Предварительно обученные модели: наличие хранилища предварительно обученных моделей, которые можно настроить для конкретных задач.

• Инструменты визуализации: инструменты для визуализации показателей обучения, архитектуры модели и образцов данных.

• Методы регуляризации: функции для предотвращения чрезмерной подгонки, такие как выпадение, ранняя остановка и ограничения по весу.

• Обширные библиотеки: комплексные библиотеки, охватывающие широкий спектр функций, классов и предопределенных архитектур.

Удобство использования:

• Интуитивно понятный дизайн: программное обеспечение должно иметь четкую и организованную структуру, обеспечивающую легкий доступ к функциям. Например, инструменты предварительной обработки данных должны быть оптимизированными и простыми.

• Документация и учебные пособия: подробные руководства и примеры, которые помогают новым пользователям понять основы, а опытным пользователям отточить свои знания.

• Поддержка сообщества. Активное сообщество гарантирует, что любые возникающие сомнения или проблемы будут оперативно решены. Ищите активные форумы, регулярные обновления программного обеспечения и общий ажиотаж вокруг этого инструмента.

• Совместимость и интеграция: он должен хорошо сочетаться с другим программным обеспечением, библиотеками и инструментами в экосистеме. Например, если вы имеете дело с данными изображений, простая интеграция с библиотеками обработки изображений может иметь неоценимое значение.

• Ролевой доступ: особенно важен для корпоративных решений, где множеству заинтересованных сторон, от специалистов по обработке данных до бизнес‑аналитиков, могут потребоваться различные уровни доступа.

• Программы обучения и адаптации. Для более сложных решений структурированные учебные занятия или учебная библиотека могут значительно упростить процесс адаптации.

Дополнительные преимущества:

• Эффективность: программное обеспечение высшего уровня ускоряет процесс проектирования, обучения и развертывания моделей нейросетей.

• Настраиваемость: они предлагают гибкую архитектуру, позволяющую пользователям создавать модели, адаптированные к конкретным требованиям.

• Масштабируемость. По мере роста ваших данных эти инструменты могут использовать современное оборудование, обеспечивая более быстрое и эффективное обучение моделей.

• Комплексные библиотеки: пользователи получают доступ к обширным библиотекам, охватывающим различные функции, архитектуры и предварительно обученные модели, что упрощает процесс разработки.

• Функции совместной работы. Многие из этих инструментов способствуют сотрудничеству, позволяя командам слаженно работать над моделями и данными.

Краткое содержание

В быстро развивающемся мире программного обеспечения для нейросетей правильный выбор имеет решающее значение. Наше обширное исследование позволило глубоко изучить преимущества, структуру цен и уникальные торговые предложения нескольких лучших инструментов. Это путешествие дало нам ценную информацию, которая поможет любому человеку или организации найти то, что лучше всего соответствует их конкретным потребностям.

Ключевые выводы

1. Адаптируйтесь к вашим потребностям. Хотя многие инструменты предлагают широкий спектр функций, важно расставить приоритеты в том, что больше всего соответствует вашему конкретному сценарию использования. Будь то масштабируемость, настраиваемость или определенный набор функций, выберите инструмент, который соответствует вашим непосредственным и будущим требованиям.

2. Инвестируйте в удобство использования: лучшие инструменты сочетают в себе мощность и удобство использования. Ищите программное обеспечение, которое не только предлагает богатые функции, но и обеспечивает оптимизированный пользовательский интерфейс, упрощая сложные процессы нейросетей.

3. Поймите стоимость: цена — это не только сумма, но и структура. Будь то бесплатная версия, подписка или использование, выберите модель ценообразования, которая обеспечивает гибкость и соответствует вашим бюджетным ограничениям.

Чтобы расти как профессионал, нужно быть в курсе технологических тенденций и следить за новостями в ИТ. Подписывайтесь на телеграм‑канал Технологии для карьеры, где мы публикуем авторский контент и делимся интересными новостями из мира IT.

Такой не слишком умной аналогией хотелось бы отметить, что с каждым днем мы видим все больше новых изобретений и инноваций, которые меняют рынок труда и наше место в нем подобно отношениям с вертихвосткой. IT‑специалистам стоит быть готовыми к тому, что их работа в будущем может значительно отличаться от того, что они делают сейчас.

Чтобы расти как профессионал, нужно быть в курсе технологических тенденций и следить за новостями в IT. Подписывайтесь на телеграм‑канал Технологии для карьеры, где мы публикуем авторский контент и делимся интересными новостями из мира IT.

Ниже мы перечислим наиболее примечательные направления для вашего карьерного развития. Возможно что‑то из этого поможет вам пробить стеклянный потолок в работе и положительно скажется на заработной плате как профессионала. Если вы только начинаете свой путь в IT и находитесь на перепутье выбора, то рекомендуем рассмотреть что‑нибудь из представленных ниже вариантов.

Цифровизация

Цифровизация — это интеграция технологий и данных во все аспекты нашей жизни. Все что раньше делалось бумажным способом, оцифровывается и заносится в компьютер и базы данных. Это включает в себя преобразование повседневных задач и действий в технологические процессы, которые используют данные для оптимизации и улучшения.

Если раньше документооборот был бумажный, то по крайней мере, на территории РФ, сейчас можно записаться на прием к врачу через портал госуслуги или одноименное мобильное приложение. Почти любой банк СНГ предоставляет провести любую операцию без посещения офиса. В результате, специалисты в области оцифровки, обработки и анализа данных становятся очень востребованными.

Давайте посмотрим на некоторые популярные профессии, связанные с данными:

• Системные аналитики

• Специалист по Data Science

• Системные аналитики

• Инженеры данных

Искусственный интеллект и машинное обучение

Искусственный интеллект (ИИ) — одна из самых обсуждаемых технологических тенденций последнего десятилетия. Его влияние на нашу жизнь сложно переоценить с момента когда Llama была слита в сеть. ИИ уже используется в распознавании изображений и речи, генерации текстов и изображений, персональных помощниках и Альтман знает где еще.

В будущем ИИ будет использоваться для анализа взаимодействий с целью определения основных связей и понимания, для помощи в прогнозировании спроса на такие услуги, как больницы, что позволит властям принимать более обоснованные решения об использовании ресурсов. Также ИИ будет использоваться для выявления изменяющихся моделей поведения клиентов путем анализа данных в практически в реальном времени, увеличивая доходы и улучшая персонализированный опыт.

ИИ распространится по всем секторам, создавая новые рабочие места в сфере разработки, программирования, тестирования, поддержки и обслуживания. Это также предлагает одни из самых высоких зарплат на сегодняшний день.

Машинное обучение, разновидность искусственного интеллекта, также применяется во всех отраслях промышленности, создавая огромный спрос на квалифицированных специалистов.

ИИ и машинное обучение — это новые технологические тенденции, которые стоит учитывать. Они предлагают не только новые возможности, но и создают новые рабочие места и высокие зарплаты.

Профессии, связанные с разработкой искусственного интеллекта:

• Программисты и инженеры по машинному

• Специалисты по обработке и анализу данных

• Специалисты по кибербезопасности

• Специалисты по этике

• ИИ‑тренеры

Генеративный ИИ

Генеративный искусственный интеллект — это передовая технология, которая позволяет машинам создавать контент, похожий на работу человека. Он уже сейчас используется в различных отраслях медиа, творческой индустрии, изменяя главным образом дизайн и копирайтинг. На подходе кино и игровая индустрия.

Освоив эту технологию, креативщики могут создавать интересные работы и медиаконтент. Генеративный искусственный интеллект предлагает возможности для инновационного взаимодействия и создания контента в эпоху цифровых технологий.

Профессии, где может быть применен генеративный ИИ:

• Тренер ИИ

• Data Scientist

• Креативный директор

• UX/UI дизайнер

• Разработчик программного обеспечения

• Маркетолог

$267 млрд — ожидаемая глобальная рыночная стоимость ИИ к 2027 году.

Вычислительная мощность

В цифровую эпоху вычислительная мощность играет ключевую роль, обеспечивая работу большинства устройств и приборов. Эксперты в области науки о данных прогнозируют, что существующая инфраструктура будет только улучшаться в ближайшие годы. Это создает больше рабочих мест в технологической сфере и требует специальной квалификации от кандидатов. Одними курсами здесь, конечно, не отделаешься.

От науки о данных до роботехники и IT, эта область предоставит наибольший процент занятости в любой стране. Чем более востребованной будет вычислительная мощность, тем больше будет процветать технических специалистов, команд ИТ, менеджеров по коммуникациям и обслуживание клиентов. Особое внимание стоит уделить автоматизации производственных процессов.

С вычислительными мощностями связаны такие профессии, как:

• Специалист по Data Science

• Аналитик машинного обучения

• Архитектор информационных систем

• Сетевой инженер

• Робототехник

• Специалист по кибербезопасности

• Менеджер проектов

• Тестировщик программного обеспечения

Виртуальная реальность и расширенная реальность

Виртуальная и расширенная реальность — это технологии, которые моделируют реальность, включая виртуальную, дополненную и смешанную реальности. Это важная технологическая тенденция, так как она позволяет нам выйти за пределы обычных границ мира. На данный момент, откровенно говоря, область на столько молодая и дикая, что щиплет траву в диких лесах Амазонии.

Технология виртуальной реальности создает для пользователя ощущение погружения в искусственный мир, который выглядит и ощущается как реальный. Это достигается с помощью очков виртуальной реальности, которые представляют собой два маленьких монитора, расположенных перед каждым глазом. Когда вы поворачиваете голову или двигаетесь, картинка на мониторах меняется таким образом, как если бы вы действительно видели окружающие вас объекты в реальном мире. Это позволяет вам осматривать виртуальное пространство во всех направлениях и в некоторых случаях даже взаимодействовать с его элементами.

В области расширенной реальности наиболее распространенными являются игры. Для популярных профессий, которые не требуют высокой квалификации, а скорее любви к играм и 3D‑моделированию. Вы можете заняться игровым дизайном, анимацией или даже программами редактирования, чтобы сделать успешную карьеру в этой специализации.

Профессии, связанные с AR и VR, включают:

• Разработчик ПО.

• Дизайнер виртуальной реальности

• Художник по 3D‑моделированию

• Инженер по оборудованию виртуальной реальности

• Специалист по пользовательскому интерфейсу (UI/UX)

• Тестировщик VR

Кибербезопасность

С ростом использования устройств и технологий, люди все больше доверяют цифровым технологиям свои данные. К сожалению наши данные не всегда надежно защищены. На фоне регулярных взломов и сливов, публикуется все больше вакансий связанных с безопасностью хранения и передачи данных. В этих областях есть множество вакансий, от младшего до старшего уровня в зависимости от степени погруженности.

Для создания более безопасного пространства себя и пользователей, можно изучить кибербезопасность и этичный хакинг. Это комплексная область знаний, где требуются навыки программирования, администрирования, знания сетевых технологий, архитектур, протоколов.

Вот вакансии в сфере цифровой безопасности и этического взлома:

• Аналитик кибербезопасности

• Тестер проникновения

• Инженер по безопасности

• Архитектор безопасности

• Инженер по автоматизации безопасности

• Аналитик сетевой безопасности

Облачные технологии

Облачные вычисления давно стали неотъемлемой частью нашей жизни при реализации проектов или элементарном хранении и передаче данных. Внедрение облачных вычислений продолжает расти, поскольку все больше предприятий переходят на облачные решения.

Однако, с увеличением объема данных, с которыми имеют дело организации, они осознали некоторые недостатки. Периферийные вычисления предназначены для решения этих проблем, обходя задержки, вызванные облачными вычислениями, и передавая данные в центр обработки данных для обработки.

В ситуациях, когда данные должны быть обработаны в удаленных местах с ограниченным подключением или без него к централизованному местоположению, периферийные вычисления могут действовать как мини‑центры обработки данных. Они могут обрабатывать срочные данные и обходить задержки, связанные с облачными вычислениями.

Таким образом, периферийные вычисления представляют собой новую технологическую тенденцию, которая может помочь организациям эффективно обрабатывать данные в различных ситуациях.

Профессии для работы с облачными технологиями:

• Инженер по облачной надежности

• Инженер облачной инфраструктуры

• Облачный архитектор и архитектор безопасности

• DevOps‑инженер по облачным технологиям

37,3% прогнозируемый среднегодовой темп мирового рынка ИИ в 2023–2030 гг.

3D-печать

3D‑печать — это технология, которая уже прочно вошла в нашу жизнь и продолжает развиваться. Она используется для создания прототипов в различных отраслях, включая биомедицину и промышленность. 3D‑печать позволяет создавать реальные объекты на принтере, что ранее казалось невозможным. Это инновация, которая останется с нами надолго.

Эта технология имеет огромный потенциал и может привести к значительным изменениям в различных отраслях, например медицине, протезировании, машиностроении. 3D‑печать — это инновация, которая, на первый взгляд незаметно, но сильно меняет мир, открывает новые возможности для бизнеса и науки.

Для компаний в секторе данных и здравоохранения, где требуется много 3D‑печати для своей продукции, есть множество возможностей. Рабочие места в этой области хорошо оплачиваются и являются международными.

Вакансии, связанные с 3D‑печатью:

• Менеджер программ CX

• Инженер 3D‑принтеров

• Инженер по прототипированию эмуляции

• Тренер по робототехнике

• Операционный менеджер

• Дизайнер органов и протезов

• 3D‑дизайнер

Новые энергетические решения

Мир пытаются сделать более «зеленым», что отражается на автомобилях, работающих на электричестве или аккумуляторе, а также на домах, которые используют более экологичные варианты энергии, такие как солнечная и возобновляемая энергия.

Этот тренд привел к развитию альтернативной энергетической арены, которая также способствует развитию карьеры, связанной с окружающей средой и данными. Эти карьеры требуют научных специализаций и квалификаций в области социальных наук.

В целом, альтернативные энергетические решения — это не только способ сделать мир более зеленым, но и возможность для людей развиваться в интересных и востребованных профессиях.

Вакансии, которые пригодятся для зеленой энергетики:

• Специалист по энергетике (солнечная, тепловая, гидроэнергетика и т. д.)

• Проектирование солнечной электростанции Энергия

• Специалист по климатической стратегии

• Руководитель проекта

• Специалист по биотехнологиям

• Технолог по возобновляемым источникам энергии

Блокчейн

Блокчейн — это технология, которая предлагает безопасность данных и может быть использована не только в криптовалютах, таких как Биткойн, Эфир, Тезер. Блокчейн представляет собой цепочку данных, которую можно только добавить, но не отнять или изменить. Это делает его очень безопасным, так как отсутствие возможности изменить предыдущие блоки предотвращает манипуляции с данными. Блокчейны основаны на консенсусе, поэтому до недавнего времени считалось, что ни одна организация не может контролировать данные.

Несколько отраслей уже используют и внедряют блокчейн, и спрос на квалифицированных специалистов в этой области растет. Разработчик блокчейна специализируется на разработке и внедрении архитектуры и решений с использованием технологии блокчейна.

Для работы в области блокчейна необходим практический опыт работы с языками программирования, основами объектно‑ориентированного программирования, плоскими и реляционными базами данных, структурами данных, разработкой веб‑приложений и сетями.

Освоение блокчейна актуально для специальностей:

• Аналитик рисков

• Технический архитектор

• Менеджер криптосообщества

• Инженер фронтенда

• Системный аналитик

$15,7 трлн — ожидаемый общий вклад ИИ в мировую экономику к 2030 году.

Интернет вещей (IoT)

Интернет вещей — это новая технологическая тенденция, которая позволяет устройствам, бытовой технике, автомобилям и многому другому подключаться и обмениваться данными через Интернет. Это уже используется потребителями для удаленного управления устройствами и получения преимуществ, таких как улучшение безопасности, эффективности и принятия решений. Бизнес также может извлечь выгоду из Интернета вещей, обеспечивая профилактическое обслуживание, ускоряя оказание услуг, улучшая обслуживание клиентов.

К 2030 году прогнозируется, что около 50 миллиардов устройств Интернета вещей будут использоваться по всему миру, создавая огромную сеть взаимосвязанных устройств. Чтобы освоить эту трендовую технологию, необходимо обладать знаниями в области информационной безопасности, искусственного интеллекта и машинного обучения, сетей, аппаратного интерфейса, анализа данных, автоматизации, понимания встроенных систем, а также иметь знания об устройствах и проектировании.

Вакансии связанные с интернетом вещей:

• Бэкенд разработчик

• Сетевой инженер

• Аналитик данных

• Специалист по автоматизации

• Проектировщик устройств

Чтобы расти как профессионал, нужно быть в курсе технологических тенденций и следить за новостями в IT. Подписывайтесь на телеграм‑канал Технологии для карьеры, где мы публикуем авторский контент и делимся интересными новостями из мира IT.