Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) помогают улучшать бизнес-процессы, однако не у всех есть достаточно знаний и опыта в этой области для настройки ИИ к повседневным задачам. В таких случаях помогает интеграция инструментов машинного обучения в уже знакомые приложения.
Компания Google, ставшая одним из лидеров в области AI и ML, решила упростить использование этих технологий и начала интегрировать возможности фреймворка TensorFlow непосредственно в Google Sheets, создав надстройку Simple ML. Теперь стало гораздо проще использовать машинное обучение для анализа данных, а значит, можно быстро получать ценные выводы из больших объемов информации.
В этой статье мы рассмотрим, что такое TensorFlow и что он умеет, почему интеграция TensorFlow прямо в Sheets — это хорошо, как использовать TensorFlow в Sheets, и чем интеграция грозит быстро обученным аналитикам.
Что умеет TensorFlow?
Сам TensorFlow — довольно гибкий инструмент. Это комплексная платформа для создания моделей машинного обучения. Это один из самых популярных фреймворков, который используют Google, Uber, Airbnb, Intel и другие бренды для решения задач в области искусственного интеллекта.
TensorFlow позволяет разрабатывать нейросети разной сложности без углубленного знания высшей математики и дружелюбен для начинающих разработчиков. Новичкам помогают множество примеров и уже готовых моделей машинного обучения, которые можно легко встроить в любое приложение. Продвинутые разработчики тоже в плюсе, потому что в TensorFlow есть тонкие настройки и API для ускоренного обучения.
TensorFlow поддерживает несколько языков программирования: Python, C/C++, Golang и Java, а также имеет форк TensorFlow.js для исполнения кода на стороне клиента в браузере на JavaScript. Кроме того, с помощью библиотеки TensorFlow можно обучать модели на смартфонах и умных устройствах (TensorFlow Lite) и создавать корпоративные нейросети (TensorFlow Extended). Благодаря этим возможностям фреймворк TensorFlow используют в различных сферах, включая искусственный интеллект, компьютерное зрение, обработку естественного языка и др.
Чем полезна SimpleML для Google Sheets новичкам и профессионалам?
Simple ML for Sheets — это надстройка для Гугл таблиц от команды TensorFlow Decision Forests (TF-DF) для популяризации машинного обучения и упрощения работы с ним. Теперь предприниматели, новички в IT, бизнес-аналитики и даже ученые могут самостоятельно работать с данными и получать ценные прогнозы, не выходя из Google Sheets. Так нововведения Google стали полезной реализацией no-code подхода и экономией времени.
Simple ML помогает решать такие задачи, как оценка, интерпретация и экспорт моделей в Colab, прогнозирование отсутствующих значений, ручное обучение. С помощью надстройки для Гугл-таблиц можно создавать прогнозы, находить закономерности и выявлять аномалии. Данные, которые используются, остаются в Google Sheets, а новые созданные модели сохраняются на Гугл-диске, и их можно использовать позже. Кроме этого, есть возможность экспортировать модели в экосистему TensorFlow. Это значит, опытные пользователи могут использовать модели Simple ML в сочетании с собственной инфраструктурой ML.
Приведем пару конкретных примеров того использования Simple ML. Например, управляющие интернет-магазином без специальных навыков смогут прогнозировать количество продаж товаров на основе данных о прошлых продажах и сезонности. Менеджеры по рекламе быстрее и эффективнее определят, какие объявления и кампании будут наиболее успешными, основываясь на прошлых данных рекламных кампаний и поведении пользователей.
Чем Simple ML грозит аналитикам?
Спойлер: продвинутым специалистам ничего не грозит, а вот быстро обученным аналитикам придется расти в профессии, потому что их услуги станут менее актуальными.
Чтобы работать с классическим инструментом машинного обучения, пользователь должен иметь хотя бы базовые знания программирования, уметь ставить задачи машинного обучения, понимать, как построить модель и оценить ее. В Simple ML эти навыки не требуются, а ведь именно их в первую очередь осваивают новички, как самые простые и доступные. Например, быстро обученные аналитики, которые получили элементарные знания и остановились на этом, могут обработать данные в опенсорсных моделях и сделать простые предсказания или выявить аномалии. Они, конечно, уже не смогут активно зарабатывать на этом из-за внедрения возможностей TensorFlow в Google таблицы.
Развитие искусственного интеллекта и машинного обучения вытесняет с рынка только специалистов, выполнявших простейшие задачи. Но по-настоящему ценных специалистов невозможно заменить. Чтобы стать одним из них, нужно постоянно учиться и не останавливаться на достигнутом. Начать можно с нашего бесплатного вебинара по нейросетям, где мы учим использовать их в работе и повышать свою ценность, как специалиста. Станьте частью сообщества зерокодеров, и вас не заменит ни один искусственный интеллект!