Hei Habr! Ka whakaatu ahau ki a koutou te whakamaoritanga o te tuhinga na kristencarter7519.
Ahakoa te ahua nei he torutoru noa nga ra mai i te tau 2020, he mea nui ano enei ra i roto i te kaupapa whanaketanga rorohiko. I konei i roto i tenei tuhinga, ka kite tatou me pehea te tau e haere mai nei 2020 ka huri i te oranga o nga kaihanga rorohiko.
Ko te heke mai o te whanaketanga rorohiko kei konei!
Ko te whakawhanaketanga rorohiko tawhito ko te whakawhanaketanga o te rorohiko ma te tuhi i nga waehere e whai ana i etahi ture kua whakaritea. Engari ko te whakawhanaketanga rorohiko hou kua kite i te huringa paradigma me te ahunga whakamua i roto i te matauranga mohio, te ako miihini me te ako hohonu. Ma te whakauru i enei hangarau e toru, ka taea e nga kaiwhakawhanake te hanga otinga rorohiko ka ako mai i nga tohutohu me te taapiri i etahi atu ahuatanga me nga tauira ki nga raraunga e hiahiatia ana hei whakaputa i te hua e hiahiatia ana.
Kia tamata tatou ki etahi waehere
I te roanga o te waa, kua uaua ake nga punaha whanaketanga rorohiko whatunga neural i runga i te whakaurunga tae atu ki nga taumata mahi me nga hononga. Ka taea e nga kaiwhakawhanake, hei tauira, te hanga i tetahi whatunga neural tino ngawari me te Python 3.6. Anei he tauira kaupapa e mahi whakarōpūtanga rua ki te 1s, 0s ranei.
Ae ra, ka taea e taatau te tiimata ma te hanga i tetahi akomanga whatunga neural:
kawemai a NumPy hei NP
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])Te whakamahinga o te mahi sigmoid:
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)Te whakangungu i tetahi tauira me nga taumahatanga tuatahi me nga taumahatanga:
epoch=10000
lr=0.1
inputlayer_neurons = X.shape[1]
hiddenlayer_neurons = 3
output_neurons = 1
wh=np.random.uniform(size=(inputlayer_neurons,hiddenlayer_neurons))
bh=np.random.uniform(size=(1,hiddenlayer_neurons))
wout=np.random.uniform(size=(hiddenlayer_neurons,output_neurons))
bout=np.random.uniform(size=(1,output_neurons))Mo te hunga timata, ki te hiahia awhina koe mo nga whatunga neural, ka taea e koe te rapu i te ipurangi mo nga paetukutuku o nga kamupene whanaketanga rorohiko rangatira, ka taea ranei e koe te utu i nga kaiwhakawhanake AI/ML ki te mahi i to kaupapa.
Te whakarereketanga waehere ma te whakamahi i te neuron paparanga whakaputa
hidden_layer_input1=np.dot(X,wh)
hidden_layer_input=hidden_layer_input1 + bh
hiddenlayer_activations = sigmoid(hidden_layer_input)
output_layer_input1=np.dot(hiddenlayer_activations,wout)
output_layer_input= output_layer_input1+ bout
output = sigmoid(output_layer_input)
Hapa tātaitanga mo te paparanga waehere huna
E = y-output
slope_output_layer = derivatives_sigmoid(output)
slope_hidden_layer = derivatives_sigmoid(hiddenlayer_activations)
d_output = E * slope_output_layer
Error_at_hidden_layer = d_output.dot(wout.T)
d_hiddenlayer = Error_at_hidden_layer * slope_hidden_layer
wout += hiddenlayer_activations.T.dot(d_output) *lr
bout += np.sum(d_output, axis=0,keepdims=True) *lr
wh += X.T.dot(d_hiddenlayer) *lr
bh += np.sum(d_hiddenlayer, axis=0,keepdims=True) *lrTuhinga
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]He mea tika kia mau tonu ki nga korero hou mo nga reo hootaka me nga tikanga whakawaehere, me mohio hoki nga kaihōtaka ki te maha o nga taputapu hou hei awhina i a raatau tono ki nga kaiwhakamahi hou.
I te tau 2020, me whai whakaaro nga kaiwhakawhanake rorohiko ki te whakauru i enei taputapu whanaketanga rorohiko e 5 ki o raatau hua, ahakoa he aha te reo whakangao ka whakamahia e ratou:
1. Tukatuka Reo Maori (NLP)
Ma te chatbot e whakamaarama ana i nga ratonga a nga kaihoko, kei te whai whakaaro a NLP ki nga kaihātaka e mahi ana i te whanaketanga rorohiko hou. Ka whakamahia e ratou nga taputapu taputapu NLTK penei i te Python NLTK kia tere te whakauru i te NLP ki nga chatbots, nga kaiawhina mamati, me nga hua mamati. Hei te waenganui o te 2020, i roto ranei i nga wa e heke mai nei, ka kite koe i te NLP e kaha ake ana i nga mea katoa mai i nga umanga hokohoko ki nga waka me nga taputapu motuhake mo te kaainga me te tari.
Ko te neke whakamua me nga taputapu whanaketanga rorohiko pai ake me nga hangarau, ka taea e koe te tumanako ka whakamahia e nga kaiwhakawhanake rorohiko te NLP i roto i nga momo huarahi, mai i nga atanga kaiwhakamahi-a-reo ki te whakatere tahua ngawari ake, te tātari karekau, te tautuhi horopaki, te kare-a-roto, me te urunga raraunga. Ko enei mea katoa ka waatea ki te nuinga o nga kaiwhakamahi, ka taea e nga kamupene te whakatutuki i te tipu hua ki te $ 430 piriona i te 2020 (e ai ki te IDC, i whakahuahia e Deloitte).
2. GraphQL whakakapi REST Apis
E ai ki nga kaiwhakawhanake i taku umanga, he kamupene whanaketanga rorohiko kei waho, kei te ngaro te mana o te REST API ki te ao tono na te puhoi o te utaina o nga raraunga me mahi mai i nga URL maha takitahi.
He ahua hou a GraphQL me te pai ake ki te hoahoanga-a-REST e tango ana i nga raraunga whai take katoa mai i nga waahi maha ma te whakamahi i te patai kotahi. Ma tenei ka pai ake te taunekeneke a te kiritaki-tūmau me te whakaiti i te waatea, ka nui ake te aro o te tono mo te kaiwhakamahi.
Ka taea e koe te whakapai ake i o pukenga whanaketanga rorohiko ina whakamahi koe i te GraphQL mo te whanaketanga rorohiko. I tua atu, me iti ake te waehere i te REST Api ka taea e koe te hanga patai uaua i roto i etahi rarangi ngawari. Ka taea hoki te whakauru ki te maha o nga ahuatanga Backand as a Service (BaaS) e ngawari ana ki te whakamahi e nga kaiwhakawhanake rorohiko i roto i nga reo rereke rereke, tae atu ki te Python, Node.js, C++ me Java.
3. He iti te taumata whakawaehere/kore waehere (waehere iti)
Ko nga taputapu whanaketanga rorohiko iti katoa he maha nga painga. Me tino pai i te wa e tuhi ana i nga kaupapa maha mai i te wahanga. Ko te waehere iti e whakarato ana i te waehere kua whirihorahia ka taea te whakauru ki nga kaupapa nui ake. Ma tenei ka taea e nga kaihōtaka-kore ki te hanga tere me te ngawari ki te hanga i nga hua uaua me te whakatere i te rauwiringa kaiao whanaketanga hou.
E ai ki tetahi purongo a TechRepublic, kei te whakamahia kee nga taputapu kore-waehere/iti i roto i nga tomokanga tukutuku, nga punaha rorohiko, nga tono waea me etahi atu waahi. Ko te maakete taputapu waehere iti ka piki ki te $15 piriona hei te 2020. Ko enei taputapu ka whakahaere i nga mea katoa, tae atu ki te whakahaere i te arorau rerenga mahi, te tātari raraunga, te kawemai me te kaweake. Anei nga papanga waehere iti pai rawa atu i te 2020:
- Microsoft PowerApps
- Mendiks
- Nga punaha o waho
- Zoho Kaihanga
- Kapua Taupānga Salesforce
- Tere Tere
- Puka puna
4. Ngaru 5G
Ko te hononga 5G ka tino pa ki te taupānga pūkoro me te whanaketanga rorohiko tae atu ki te whanaketanga paetukutuku. I muri i nga mea katoa, me nga hangarau penei i te IoT, ka hono nga mea katoa. No reira, ka whai hua te rorohiko taputapu i nga kaha o nga whatunga ahokore tere-tere me te 5G.
I roto i te uiuinga tata nei me Digital Trends, ko Dan Dery, te perehitini tuarua mo te hua o Motorola, i kii "i nga tau e haere ake nei, ka tukuna e 5G nga raraunga tere ake, teitei ake te bandwidth, me te whakatere i nga rorohiko waea 10 nga wa tere atu i nga hangarau ahokore o mua."
I tenei marama, ka mahi nga kamupene rorohiko ki te kawe mai i te 5G ki nga tono hou. I tenei wa, neke atu i te 20 nga kaiwhakahaere kua panui i nga whakahoutanga ki o raatau whatunga. Na, ka timata nga kaiwhakawhanake ki te whakamahi i nga API e tika ana hei whakamahi i te 5G. Ko te hangarau ka tino whakapai ake i nga mea e whai ake nei:
- Te haumarutanga o te kaupapa whatunga, ina koa mo te Whatunga Whatunga.
- Whakarato huarahi hou ki te hapai i nga ID kaiwhakamahi.
- Ka taea e koe te taapiri i nga taumahinga hou ki nga tono iti te roa.
- Ka awe i te whanaketanga o te punaha AR/VR.
5. Motuhēhēnga ngawari
Kei te kaha haere te motuhēhēnga hei hātepe whai hua hei tiaki i nga raraunga tairongo. Ko te hangarau maamaa ehara i te mea whakaraerae noa ki nga hacks rorohiko, engari kei te tautoko hoki i te mohiotanga horihori tae atu ki te rorohiko quantum. Engari ko te maakete whanaketanga rorohiko kei te kite i te maha o nga momo whakamotuhēhēnga hou, penei i te tātari reo, biometrics me te tohu kanohi.
I tenei wa, ka kitea e nga kaiwhaiwhai nga huarahi rereke hei hanga i nga ID kaiwhakamahi ipurangi me nga kupuhipa. I te mea kua taunga kee nga kaiwhakamahi pūkoro ki te uru atu ki o raatau waea atamai me te maihao me te matawai kanohi, na reira ka whakamahi i nga taputapu motuhēhēnga, kaore e hiahiatia he mana manatoko hou na te mea ka iti ake te tupono o te tahae ipurangi. Anei etahi taputapu motuhēhēnga-maha me te whakamunatanga SSL.
- Ko nga Tohu Maeneene ka huri i o waea atamai ki te whakamotuhēhē āhuatanga maha.
- Ko nga tauira EGrid he ahua ngawari ki te whakamahi me te rongonui o te hunga whakamotuhēhē i roto i te ahumahi.
- Ko etahi o nga kaupapa motuhēhēnga pai rawa atu mo nga pakihi ko te RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx, me Aerobase.
He kamupene rorohiko kei Inia me te US e mahi rangahau nui ana mo te motuhēhēnga me te koiora. Kei te whakatairanga ano ratou i te AI ki te hanga i nga punaha pai ake mo te reo, kanohi-id, whakamotuhēhēnga whanonga me te koiora. Inaianei ka taea e koe te tiaki i nga hongere mamati me te whakapai ake i nga kaha o te papa.
mutunga
Te ahua nei ka iti ake te uaua o te oranga mo nga kaiwhakaputa i te tau 2020 na te mea ka tere te tere o te whanaketanga rorohiko. Ko nga taputapu e waatea ana ka ngawari ake te whakamahi. I te mutunga, ma tenei ahunga whakamua ka hanga he ao hihiri ka uru ki te ao mamati hou.
Source: will.com