Artificial Intelligence

Конкуренция на технологическом рынке чрезвычайно высока, и компании стремятся получить преимущество с помощью веб-дизайна и разработки.

Чтобы веб-приложение для бизнеса было современным и конкурентоспособным, при его создании необходимо правильно оценить конкуренцию и тренды онлайн-коммуникации. Но перед тем как вы начнёте, позвольте мне рассказать о роли, которую играет искусственный интеллект в веб-разработке, а также представить несколько самых популярных в 2020 году фреймворков для ИИ и машинного обучения.

Значение ИИ и машинного обучения в веб-разработке

Искусственный интеллект и машинное обучение — популярные технологии, которые позволяют веб-приложениям обучаться, наблюдая за поведением и предпочтениями пользователей.

Сейчас очень модно делать веб-приложения с ИИ-компонентом. Одна из причин их популярности в том, что ИИ использует генетические алгоритмы и нейросети и встраивает искусственный интеллект в приложения буквально с нуля. Внедрение таких технологий несложное и доступно сейчас большинству компаний.

Зачем включать ИИ и машинное обучение в процесс веб-разработки?

Они радуют службу поддержки

Установка на сайт чат-бота с ИИ в целом улучшит работу клиентской поддержки и позволит обслуживать клиентов гораздо эффективнее.

Речь чат-бота естественная, он распознаёт эмоции и может найти ответы на самые сложные вопросы, даже если они не связаны с вашим продуктом, услугой или индустрией. Если вы хотите обеспечить своему бизнесу рост и перевести его на новый уровень, обязательно внедрите чат-бот.

Примеры чат-ботов:

“Eno” от Capital One. Capital One — это финансовая организация, которая предлагает соответствующие продукты и исследования. Их чат-бот Eno помогает клиентам разбираться с транзакциями, балансом счетов, а также анализировать расходы.

Виртуальный медицинский ассистент от MedWhat. Чат-бот MedWhat задействует машинное обучение: он быстро отвечает на вопросы пользователей, исходя из ранее полученных знаний об их поведении. С помощью этого чат-бота коммуникация между врачом и пациентом, а также постановка диагноза становятся проще, быстрее и прозрачнее.

“Dom” от Domino’s. Этот интерактивный пицца-бот позволяет делать заказы на сайте Domino’s. Чат-бот показывает меню, отслеживает доставку и может предложить заказать что-то вновь на основе анализа предыдущих заказов.

Они помогают кардинально улучшить пользовательский опыт (UX)

UX с ИИ (изображение с сайта uxstudioteam.com)
Predictions and suggestions - Прогнозы и рекомендации
Next 7 days - Следующие 7 дней
Predict: churn/spend/not_spend - Прогноз: отток/оплата/без оплаты
Based on /event/ and other events - Основано на /название события/ и других событиях
/.../ users can be targeted - /количество/ пользователей может быть охвачено
High/Low Risk Tolerance - Высокий/низкий уровень допустимого риска
Target Users - Охватить пользователей
Accuracy - Точность

ИИ и машинное обучение помогают разобраться в предпочтениях пользователей. С помощью ИИ-компонента на сайте можно анализировать паттерны поведения, историю поиска и даже геолокацию. Благодаря этому можно создать или доработать сайт так, чтобы он отвечал потребностям пользователей. Для этих же целей вы также можете усовершенствовать интерфейс.

Внедрение ИИ в сайт онлайн-магазина сделает его более персонализированным и создаст у покупателей ощущение, будто всё сделано специально для них. ИИ и машинное обучение на сайте имитируют атмосферу реального мира и этим побуждают пользователя совершить покупку.

Возьмём, к примеру, Amazon. Это одна из крупнейших площадок для онлайн-торговли, на которой используется ИИ для составления рекомендаций. ИИ помогает компании анализировать предпочтения пользователей — это также основано на данных, ранее собранных ИИ-движком Amazon.

Они предоставляют быстрый доступ к информации

Примеры использования функции голосового поиска (изображение с сайта www.dialogtech.com)
Я использую голосовой ввод, чтобы:
Изучать товары 51%
Добавлять товары в список покупок 36%
Отслеживать доставку 30%
Совершать оплату 22%
Оставить отзыв 20%
Связаться со службой поддержки 18%
Вновь заказать товары 17%

Поскольку голосовой поиск становится всё более популярным, владельцы бизнеса ищут возможности внедрить такой функционал на свой сайт. Голосовые помощники Google Assistant, Siri, Cortana позволяют пользователям быстро находить информацию.

Представьте, что вы — онлайн-магазин одежды. Внедрив голосовой поиск, вы поможете покупателям искать нужные им товары с полными характеристиками — ценой, типом ткани, размером, цветом, длиной.

Они оптимизируют маркетинговую стратегию

ИИ в маркетинге (изображение с сайта www.statista.com)
ИИ не заменяет людей в интернет-маркетинге
Наиболее распространённые способы применения ИИ в интернет-маркетинге среди рекламных агентств Европы:
1. Для более качественной настройки целевой аудитории 61%
2. Для поиска более осведомлённых пользователей/аудитории 55%
3. Для полной оптимизации закупок рекламного времени и места 43%
4. Для показа более релевантной рекламы 40%
5. Для продвижения инноваций 36%
6. Для извлечения большей прибыли по отношению к маркетинговым издержкам 33%
7. Для достижения более высоких результатов в бизнесе 33%
8. Для ускорения роста бизнеса 30%
9. Для совершенствования креативов 25%
10. Сейчас вообще не используют ИИ 17%
11. Для замены людей 6%

В этом онлайн-опросе принимали участие более 1000 респондентов, 49% из которых ответили на заданный вопрос

Маркетологи используют ИИ и машинное обучение для принятия важных маркетинговых решений и построения прогнозов, основанных на спросе.

Технологии анализируют поведение пользователя, выясняя, какие товары ему нравятся, и другие его предпочтения. Эти данные помогают маркетологам определить, что следует изменить, чтобы повысить уровень продаж и конверсии.

Потенциал ИИ и машинного обучения в веб-разработке не обошли вниманием и такие гиганты, как Google, Facebook, IBM и Microsoft. Все они разработали ИИ-инструменты и API для внедрения машинного обучения и функций распознавания естественного языка в современные веб-приложения.

Внедрение ИИ в ваш веб-сайт — однозначно осуществимая задача.

ТОП-5 фреймворков ИИ и машинного обучения для веб-разработки

В конечном итоге важно то, насколько эффективно владельцы бизнеса внедряют ИИ в процесс веб-разработки.

Чтобы помочь вам с выбором, я покажу 5 инновационных фреймворков для ИИ и машинного обучения, на которые стоит обратить внимание в 2020 году.

TensorFlow

Краткая справка:

Разработчик: Google Brain Team
Время создания: ноябрь 2015 года
Языки: C++, Python, CUDA
Платформы: Linux, macOS, Microsoft Windows, Android, Node.js
Последняя версия: 2.2.0 / 6 мая 2020 года
Архитектура: гибкая для кросс-платформенной разработки

Ещё со времён своего появления в 2015 году TensorFlow остаётся любимчиком разработчиков среди фреймворков для машинного обучения. Всё потому, что создатели фреймворка, Google Brain Team, спроектировали его таким образом, что он позволяет разработчикам сходу использовать машинное обучение для числовых расчётов в JavaScript или Node.

Также с помощью этого фреймворка можно создавать веб-приложения с использованием JavaScript и его модулей, распознающих ключевые аспекты функциональности различных предметов и взаимодействий реального мира.

TensorFlow привносит во фронтенд технологии ИИ и машинного обучения и имитирует для пользователя взаимодействие с реальностью в реальном времени прямо в браузере.

Крупные и малые компании используют фреймворк для такой трансформации процесса веб-разработки, чтобы конечные пользователи по максимуму могли использовать возможности машинного обучения и прогнозного анализа ИИ.

Построение моделей оказывает огромное влияние на процесс веб-разработки. В TensorFlow используются многочисленные абстракции и мощные библиотеки для построения и обучения моделей и последующего создания многокомпонентных технологий.

Экосистема TensorFlow

В результате получается код более высокого порядка, который проще читать, писать, отлаживать и с которым легче работать. Кроме того, в TensorFlow используется высокоуровневый Keras API, который не только делает код чище, но и позволяет сократить его длину при создании моделей.

Как только модели созданы, можно применить распределённые методы TensorFlow для сокращения времени обучения нейросетей на серверах. Смысл в том, что вы можете проводить множество экспериментов на разных серверах. TensorFlow полностью контролирует сервера и позволяет разработчикам экспериментировать с кодом, появляющимся при любой операции в нейросети.

Такой функционал позволит с лёгкостью начать использовать TensorFlow.

Apache Mahout

Краткая справка:

Разработчик: Apache Software Foundation
Время создания: апрель 2008 года
Языки: Java, Scala
Последняя версия: 0.14.0 / 6 марта 2019 года
Платформы: Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, Scala+
Архитектура: гибкая для кросс-платформенной разработки

Apache Software Foundation совместно с группой разработчиков создали Apache Mahout. Это фреймворк для машинного обучения с открытым исходным кодом, позволяющий создавать масштабные веб-приложения. Такие приложения исполняют различные математические алгоритмы для специалистов по статистике и анализу данных.

Профессиональные веб-разработчики рекомендуют фреймворк к использованию в 2020 году, так как он повышает производительность приложений с помощью распределенных структур линейной алгебры и математически выразительного, подобного R доменно-специфичного языка Scala для распределённых алгоритмов. Дополнительные плюсы — масштабируемость, простота и скорость.

Для построения масштабируемых управляемых и неуправляемых облачных систем машинного обучения Mahout использует библиотеку Apache Hadoop. Также Mahout можно использовать при создании движков с рекомендованными функциями для выполнения операций классификации, группировки и анализа больших объёмов данных.

Есть реализации Apache Mahout для кластеризации с алгоритмами K-Means, Canopy, Spectral, Dirichlet, Fuzzy K-Means и Streaming K-Means. Кластеризация позволяет организовывать элементы в отдельные группы на основе сходства между ними.

Поэтому веб-приложения, где используется Mahout, могут разделять пользователей на группы по покупательскому поведению, классификации и группировкам товаров.

Microsoft Cognitive Toolkit

Краткая справка:

Разработчик: Microsoft Research
Время создания: 2016 год
Языки: C++, Python
Последняя версия: 2.7.0 / 26 апреля 2019 года
Платформы: Windows, Linux
Архитектура: поддерживает глубокие нейронные сети с прямыми связями, а также свёрточные и рекуррентные сети

Microsoft Cognitive Toolkit — ещё один фреймворк для глубокого обучения с открытым исходным кодом. Его можно встраивать в веб-приложения через высоко- и низкоуровневые API для создания нейросетей. Он передаёт информацию приложению через API-оптимизаторы и предлагает множество компонентов для измерения производительности нейросетей.

Если стоит задача создать быстрое приложение, то этот фреймворк для глубокого обучения — идеальный вариант. Благодаря его функциональности, масштабируемости и скорости громоздкие решения останутся в прошлом. Приложения на основе CNTK отлично справляются с распознаванием изображения, голоса, рукописного текста.

Фреймворк поддерживает свёрточные (CNN) и рекуррентные (RNN/LSTM) нейронные сети. CNTK — расширяемая библиотека, её можно использовать в программах на Python, C# и C++, а также в качестве инструмента машинного обучения через его собственный язык описания моделей (BrainScript).

Кроме того, фреймворк может похвастаться версиями для 64-битных Windows и Linux, их можно загрузить либо из скомпилированных пакетов бинарных модулей, либо из библиотеки на GitHub.

Поддержка фреймворком формата ONNX (Открытая библиотека ПО для построения нейронных сетей глубокого обучения) оказывает огромное влияние на процесс веб-разработки с использованием ИИ и машинного обучения. Он использует ИИ-модели со множеством фреймворков, инструментов, сред выполнения и компиляторов. Поэтому CNTK — один из лучших фреймворков для распознавания речи, прогнозного анализа и интерпретации больших наборов неструктурированных данных.

Многие крупные технологические компании используют CNTK в разработке из-за его возможностей в указанных областях.

Caffe2

Краткая справка:

Разработчик: Berkeley Vision and Learning Center
Время создания: 2017 год
Языки: C++, Python
Последняя версия: 1.0 / 18 апреля 2017 года
Платформы: Linux, macOS, Windows
Архитектура: выразительная, допускающая инновации в разработке

Это идеальный фреймворк глубокого обучения для тех, кто считает, что большое кроется в малом. На Caffe2 стоит обратить внимание, если нужен гибкий фреймворк. За это, а также за простоту расширения его и любят разработчики.

Фреймворк повышает производительность приложения за счёт расширяемого кода. А самое лучшее здесь то, что разработчикам надо всего лишь знать основы исходника на C++.

У Caffe2 есть привязки к Python и MATLAB. Код приложения не станет более громоздким, ведь фреймворк поддерживает последние стандарты кода и моделей. Для сценариев, предполагающих веб-разработку и исследовательские эксперименты, есть готовые сети Caffe2 Model Zoo.

Одно из главных преимуществ фреймворка — скорость: он может обрабатывать более 60 миллионов изображений в сутки с помощью одной лишь Nvidia K40 GPU.

Различные компании используют Caffe2 для создания приложений с функциями сегментации и классификации изображений. Caffe2 ускоряет процесс разработки главным образом благодаря использованию свёрточных нейросетей.

Кроме того, если использовать Caffe2 Model Zoo с набором готовых моделей, разработка может обойтись и вовсе без кода.

Apache Singa

Платформа глубокого обучения для общего распространения

Краткая справка:

Разработчик: Apache Software Foundation
Время создания: сентябрь 2015 года
Языки: C++, Python, Java
Последняя версия: 3.0.0 / 20 апреля 2020 года
Платформы: Linux, macOS, Windows
Архитектура: логическая система для поддержки фреймворков распределённого обучения

Последний в списке, но не менее важный — популярный в веб-разработке фреймворк для глубокого обучения Apache Singa. Он довольно универсален, поэтому разработчики могут с его помощью создавать приложения для разных сфер бизнеса. У него есть несколько преимуществ, причём не только для разработчиков приложений, но и для их владельцев.

У Apache Singa множество свойств, в том числе гибкая архитектура для распределённого обучения, и три основных компонента:

  • ядро для управления памятью;
  • компонент ввода/вывода (IO) для анализа данных;
  • модель для обработки естественного языка и распознавания изображений.

Сейчас команда Apache Singa работает над версиями SINGA-lite и SINGA-easy, чтобы сделать ИИ и глубокое обучение более доступными и простыми для разработчиков.

Если вы ищете очень популярный, безопасный, быстрый и гибкий фреймворк для создания моделей глубокого обучения, то Apache Singa — то, что нужно в 2020 году.

В настоящее время системы SINGA применяются в здравоохранении для анализа электронных медицинских карт. Компании из других областей также используют SINGA при создании приложений для разных типов данных. 

Заключение

Вероятно, вы уже слышали о применении этих фреймворков для ИИ и машинного обучения в веб-разработке. Безусловно, есть и другие, но, по моим подсчётам, эти 5 будут лидерами в 2020-м.

Вы можете использовать эти фреймворки для создания потрясающих веб-приложений, с помощью которых охватите пользователей по всему миру. Это увеличит вашу клиентскую базу и в конечном итоге приведёт ваш бизнес к успеху.

Если вам нужны такие сервисы, но у вас нет ресурсов, чтобы внедрить их самостоятельно, найдите компанию, которая адаптирует разработку под ваши требования.

Читайте также:


Перевод статьи Rashmi Sharma: The Best AI & Machine Learning Frameworks to Learn for Web Development