W dzisiejszym wysoce usieciowionym środowisku cyfrowym wybór między AWS a Azure to coś więcej niż kwestia technologiczna – to strategiczna decyzja biznesowa. Wraz z przyspieszeniem inicjatyw transformacji cyfrowej w 2025 r. firmy, giganci chmury zareagowali, prezentując coraz bardziej niszowe usługi, które odpowiadają na nowe wyzwania związane z bezpieczeństwem, zrównoważonym rozwojem i mocą przetwarzania.

W tym artykule omówiono cechy AWS i Azure oraz ich technologiczne różnice, aby pomóc Ci wybrać najlepszego dostawcę usług w chmurze.

Chmura obliczeniowa z wykorzystaniem AWS

Amazon Web Services to najbardziej kompleksowa platforma w chmurze z bezpiecznym i elastycznym środowiskiem przetwarzania w chmurze dostępnym obecnie na rynku. Posiadając 30% udziałów w rynku (Statista), oferuje różnorodne usługi, od technologii infrastruktury, takich jak przechowywanie, przetwarzanie i bazy danych, po nowsze technologie, takie jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, jeziora danych i analityka oraz Internet rzeczy. Ponadto AWS ma również najbogatszą funkcjonalność w swoich usługach.

Funkcje AWS

Amazon Web Services oferuje funkcje, które pomogły mu stać się liderem rynku w zakresie przetwarzania w chmurze.

• Obliczenia: Elastic Cloud Computing (EC2), Lambda, aby uczynić przetwarzanie dynamicznym.
• Przechowywanie: Amazon Simple Storage Service (S3), Elastic Book Storage (EBS), Amazon S3 Glacier do rozszerzalnego magazynu obiektów.
• Bazy danych: Amazon Aurora, RDS, RDS dla Db2, RDS na VMware dla baz danych relacyjnych oraz Amazon DynamoDB, MemoryDB dla Redis, Neptune, Keyspaces i Timestream dla baz danych nierelacyjnych.
• Narzędzia do analizy dużych zbiorów danych: AWS obejmuje Amazon Athena: usługę zapytań opartą na SQL, Amazon Elastic MapReduce (EMR): zarządzany framework Hadoop, Amazon Elasticsearch Service: zarządzanie klastrami Elasticsearch, Amazon Kinesis: analiza danych w czasie rzeczywistym i AWS Glue: usługa integracji danych bezserwerowych. 
• Uczenie maszynowe i AI: usługa do tworzenia, szkolenia i hostowania modeli ML/DL Amazon SageMaker, usługa zamiany tekstu na mowę Amazon Polly, funkcja dodawania analizy obrazu i wideo do aplikacji Amazon Rekognition, usługa optycznego rozpoznawania znaków Amazon Textract, możliwości czatbotów głosowych i tekstowych Amazon Lex, w celu usprawnienia wyszukiwania w witrynach internetowych i aplikacjach Amazon Kendra, kompleksowe modele prognozowania biznesowego Amazon Forecast, sprzęt do konserwacji predykcyjnej Amazon Lookout i Amazon CodeGuru Security do automatyzacji przeglądów kodu i identyfikacji kosztownego, nieefektywnego kodu. 
• Bezpieczeństwo i zgodność: AWS oferuje kilka usług bezpieczeństwa w chmurze, w tym usługę AWS Identity and Access Management, która oferuje możliwość definiowania i zarządzania dostępem użytkowników do zasobów, Amazon GuardDuty do wykrywania zagrożeń, AWS Security Hub do konsolidacji i monitorowania danych związanych z bezpieczeństwem, AWS Shield do ochrony przed atakami DDoS, Amazon Macie do wykrywania danych, AWS WAF (Web Application Firewall) do stosowania filtrowania ruchu sieciowego, AWS CloudHSM do uproszczenia generowania i używania kluczy szyfrujących.
• Globalna infrastruktura: AWS oferuje największą infrastrukturę chmury na świecie, z ponad 30 regionami geograficznymi na całym świecie, z wieloma strefami dostępności w każdym regionie.
• Elastyczność: AWS ułatwia płynną migrację i rozwój, ponieważ obsługuje wiele systemów operacyjnych (Windows, Linux, Mac), języków programowania i baz danych.
• Zarządzanie kosztami: Dzięki schematowi cenowemu AWS typu „pay-as-you-go” płacisz tylko za to, co zużywasz. Możesz również liczyć na znaczne zniżki za rezerwację określonej pojemności na okres od 1 do 3 lat. 

Kiedy AWS jest lepszym wyborem?

AWS sprawdza się lepiej w przypadku firm poszukujących rozwiązania Infrastructure-as-a-Service (IaaS) – takiego, które usprawnia zadania operacyjne bez ograniczania wyboru technologii. Ma lepsze natywne integracje z konkretnymi technologiami. AWS zapewnia mniej wstępnie zintegrowanych narzędzi i zabezpieczeń niż Azure, ale nie nakłada wielu ograniczeń na korzystanie z komponentów typu open source.

Techniczna strona Microsoft Azure

Microsoft Azure jest silnym konkurentem na rynku chmury, utrzymując 20% konsumentów (Statista). Dostarczając ponad 200 produktów i usług w globalnej sieci centrów danych, takich jak analityka, przetwarzanie, sieci, magazynowanie i AI, wspiera strategię biznesową każdej firmy i etap transformacji AI. Azure wyposaża organizacje w innowacje w chmurze, dzięki którym mogą zarządzać wszystkimi swoimi danymi, infrastrukturą, analityką i rozwiązaniami AI na jednej, zintegrowanej platformie, dedykowanej bezpieczeństwu i prywatności danych.

Kluczowe funkcje Azure

Microsoft Azure oferuje kompleksowy zestaw funkcji przetwarzania w chmurze:

• Obliczenia: Azure Virtual Machines (VMs), które można dostosować.
• Przechowywanie: Azure Blob Storage, Azure Elastic SAN, Azure Files, Azure Data Lake, Azure Disk Archive.
• Bazy danych: relacyjne bazy danych: Azure SQL Database, Azure Database dla MySQL, Azure Database dla PostgreSQL i nierelacyjne bazy danych: Azure Cosmos DB, Azure Database dla MariaDB, Azure Cache dla Redis.
• Usługi analityki dużych zbiorów danych: usługa analityczna łącząca magazynowanie danych przedsiębiorstwa i analizę dużych zbiorów danych Azure Synapse Analytics, w pełni zarządzana usługa analityczna typu open source dla przedsiębiorstw Azure HDInsight, platforma analityczna Azure Databricks oparta na Apache Spark, usługa strumieniowego przesyłania danych w czasie rzeczywistym Azure Stream Analytics, repozytorium o dużej skali dla obciążeń analityki dużych zbiorów danych Azure Data Lake Storage.
• Narzędzia uczenia maszynowego i AI: Microsoft Azure oferuje kompleksowy zestaw usług uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, aby obsługiwać cały cykl życia uczenia maszynowego, w tym Azure Machine Learning, Azure OpenAI Service, Azure Cognitive Services, Azure Bot Service i Azure Applied AI Services. 
• Bezpieczeństwo i zarządzanie tożsamościami: Azure Security Center: ujednolicony system zarządzania bezpieczeństwem infrastruktury, Microsoft Entra, Microsoft Sentinel, Microsoft Defender for Cloud, usługa ochrony przed atakami DDoS na platformie Azure oraz Azure Web Application Firewall.
• Integracja z produktami firmy Microsoft: Azure jest głęboko zintegrowany z systemem Windows Server, pakietem Office 365, usługą Active Directory i innymi narzędziami firmy Microsoft.
• Globalny zasięg: Azure ma największą liczbę regionów globalnych (ponad 60) na całym świecie. Obejmuje ogromny obszar dla firm, które potrzebują zlokalizowanych usług.
• Zarządzanie kosztami: Azure nalicza opłaty za rzeczywiste wykorzystanie bez konieczności długoterminowych zobowiązań, co jest odpowiednie dla firm o zmiennych obciążeniach.

Kiedy Azure jest bardziej skuteczny?

Azure jest preferowaną opcją dla organizacji, które mocno inwestują w technologie Microsoft lub wymagają solidnych hybrydowych rozwiązań chmurowych. Azure oferuje klientom korzystającym m.in. z produktów Windows, Office 365 i Dynamics 365 zniżki na licencje. Obok AWS, Azure oferuje szerszy zakres zarządzanych usług i gotowych możliwości, z których zespoły mogą natychmiast korzystać. 

Wnioski

Dostawcy usług w chmurze wprowadzili innowacje, zwiększyli wydajność i umożliwili firmom działanie na skalę globalną. Zarówno AWS, jak i Azure to potężne platformy oferujące przekonujące korzyści. AWS nadal jest liderem dzięki swojemu obszernemu katalogowi usług i dojrzałej infrastrukturze, podczas gdy Azure wykorzystuje relacje korporacyjne Microsoft. Wiele firm odkrywa, że ​​strategia multicloud obejmująca obie platformy oferuje optymalną równowagę między specjalistycznymi możliwościami a ograniczaniem ryzyka.

Niezależnie od tego, który kierunek wybierzesz, pozostawanie na bieżąco z ewoluującymi ofertami obu dostawców pozostanie niezbędne, ponieważ technologie chmurowe nadal zmieniają cyfrowy krajobraz biznesowy. Subskrybuj naszego bloga, aby być na bieżąco z najnowszymi trendami w branży technologicznej.

Nasz klient chciał opracować kompleksową platformę handlową, która umożliwiłaby użytkownikom inwestowanie w akcje i fundusze na wielu urządzeniach. Ta usługa w stylu brokerskim pomaga uprościć zarządzanie akcjami, zapewniając jednocześnie większą dostępność za pośrednictwem interfejsów internetowych i mobilnych.

W tym artykule omawiamy, w jaki sposób pomogliśmy naszemu klientowi zbudować złożone rozwiązanie finansowe do zarządzania akcjami i handlu nimi, jakie wyzwania napotkał nasz zespół i jakie rozwiązania zapewniliśmy.

Wyzwania projektu

Stworzenie platformy handlowej o bogatej funkcjonalności wiązało się z licznymi przeszkodami technicznymi i architektonicznymi. Nasz zespół stanął przed wyzwaniami na wielu frontach, jednocześnie starając się utrzymać intuicyjne doświadczenie użytkownika w całym systemie.

Rozwój obejmował zarówno środowiska internetowe, jak i mobilne, przy czym aplikacja internetowa została zbudowana przy użyciu React i TypeScript, a aplikacja mobilna – React Native. Oprócz początkowej kompilacji, nasze obowiązki obejmowały implementację nowych funkcji i naprawianie błędów w celu ciągłego ulepszania funkcjonalności platformy.

Kluczowe wyzwania funkcjonalne obejmowały:

• Opracowanie centrum wiadomości do przesyłania dokumentów w celu bezpiecznej weryfikacji tożsamości
• Zintegrowanie obsługi amerykańskich rynków akcji, rozszerzenie opcji inwestycyjnych
• Tworzenie solidnych funkcji zarządzania kontami w celu zarządzania kontami dzieci i firm
• Wdrożenie funkcji zakupu funduszu akcji z opcjami miesięcznego planu oszczędnościowego
• Zapewnienie zgodności z procedurami weryfikacji prawnej danych klientów

Z perspektywy architektonicznej projekt wymagał znacznych ulepszeń w celu obsługi rozbudowanej funkcjonalności aplikacji webowej. Głównym celem było efektywne ponowne wykorzystanie kodu między aplikacjami webowymi i mobilnymi podczas przechodzenia na strukturę monorepozytorium w celu usprawnienia konserwacji i współpracy.

Dostarczone rozwiązania

Nasze podejście koncentrowało się na optymalizacji przepływów pracy programistycznej przy jednoczesnym wdrażaniu skalowalnych rozwiązań architektonicznych. Skorzystaliśmy z podobieństw między React i React Native, co pozwoliło nam na ponowne wykorzystanie kodu między platformami. Ta strategia nie tylko przyspiesza rozwój, ale także zapewnia spójność w doświadczeniu użytkownika na różnych urządzeniach.

Przejście na strukturę monorepozytorium okazało się szczególnie skuteczne, umożliwiając bezproblemową współpracę i konserwację. Ta konfiguracja ułatwiła wydajne współdzielenie kodu między aplikacjami internetowymi i mobilnymi, usprawniając długoterminowy proces rozwoju.

Strategicznie rozłożyliśmy również komponenty systemu na pakiety wielokrotnego użytku, znacznie zmniejszając redundancję przy jednoczesnej poprawie skalowalności. Ta decyzja architektoniczna sprawiła, że ​​przyszły rozwój funkcji stał się znacznie bardziej zarządzalny.

Dostarczona wartość

Platforma oferuje użytkownikom potężny i intuicyjny sposób inwestowania w akcje i fundusze. Wdrażając technologie React na różnych platformach, stworzyliśmy spójne doświadczenie niezależnie od urządzenia. Nowe funkcje, w tym weryfikacja dokumentów, zarządzanie wieloma kontami, rozszerzony dostęp do rynku i zautomatyzowane plany oszczędnościowe, zapewniają użytkownikom większą elastyczność w zarządzaniu inwestycjami.

Aby zwiększyć wydajność, zespół przeszedł na strukturę monorepozytorium, co przyspieszyło rozwój i uczyniło go bardziej zorganizowanym. Deweloperzy podzielili również system na komponenty wielokrotnego użytku, zmniejszając powtarzalność i ułatwiając przyszłe aktualizacje. Te zmiany pomogły przyspieszyć poprawki błędów, zwiększyć wydajność i zapewnić niezawodne działanie platformy. Dzięki mądrym decyzjom technicznym i silnej pracy zespołowej projekt dostarczył niezawodne, elastyczne i łatwe w użyciu rozwiązanie handlowe.

Kod, który napiszesz dzisiaj, prawdopodobnie przetrwa dłużej niż komputer, na którym go napiszesz. Wybrany przez Ciebie paradygmat programowania, czy to funkcjonalny, czy obiektowy, będzie decydował nie tylko o tym, jak kod będzie działał, ale także jak będzie łatwy w utrzymaniu, testowaniu i adaptacji za kilka lat. Jeśli jesteś nowy w tych koncepcjach lub po prostu chcesz uporządkować myśli, ten artykuł przeprowadzi Cię przez oba paradygmaty i porówna je.

Czym jest programowanie funkcyjne (FP)?

Programowanie funkcyjne to styl programowania, w którym programy są konstruowane przez łączenie i używanie funkcji. Funkcje w FP są samodzielne i wolne od efektów ubocznych, co oznacza, że ​​nie zależą od zewnętrznego stanu programu ani go nie zmieniają. FP koncentruje się na tym, co musi zostać rozwiązane, i robi to na podstawie wyrażenia, a nie instrukcji. Programowanie funkcyjne staje się coraz bardziej popularne ze względu na swoją zdolność do dostarczania wydajnych i skalowalnych rozwiązań. Ten paradygmat jest deklaratywny, ponieważ podkreśla, co program musi zrobić, a nie w jaki sposób musi to zrobić.

Zasady programowania funkcyjnego

Zasady programowania funkcyjnego opierają się na niezmienności, przejrzystości referencyjnej, funkcjach wyższego rzędu i rekurencji. FP zapewnia, że ​​dane raz utworzone nie zostaną zmienione, aby osiągnąć przewidywalne i spójne zachowanie w całej aplikacji. Podstawowe zasady obejmują:

• Niezmienność
• Funkcje pierwszej klasy i wyższego rzędu
• Rekurencję
• Czyste funkcje
• Kompozycję funkcji
• Przezroczystość referencyjną

Co oznacza programowanie obiektowe (OOP)?

Programowanie obiektowe (OOP) to paradygmat programowania skoncentrowany na użyciu obiektów, które są instancjami klasy, hermetyzując zarówno dane (atrybuty), jak i funkcje (metody). Programowanie obiektowe koncentruje się na obiektach, którymi programiści chcą manipulować, a nie na konkretnej logice używanej do manipulowania nimi. Struktura programowania obiektowego obejmuje klasy, obiekty, metody i atrybuty.

Zasady programowania obiektowego

OOP opiera się na hermetyzacji, dziedziczeniu, polimorfizmie i abstrakcji w celu organizowania i obsługiwania złożonych systemów. Wspomniane koncepcje pomagają uporządkować kod w taki sposób, aby ukryć wewnętrzne szczegóły implementacji i promować ponowne wykorzystanie za pomocą hierarchii klas.

• Hermetyzacja
• Abstrakcja
• Polimorfizm
• Dziedziczenie

Kluczowe różnice między FP i OOP

Programowanie funkcyjne i programowanie obiektowe to dwie filozofie rozwoju oprogramowania. Obie w pewnym sensie starają się uczynić funkcjonalność kodu, czytelność i łatwość utrzymania bardziej wartościowymi, ale na dwa bardzo różne sposoby.

Programowanie funkcyjne opiera się na funkcjach oraz ich danych wejściowych i wyjściowych. Z kolei OOP opiera się na obiektach, wystąpieniach klas, które oddziałują ze sobą. Te dwa paradygmaty różnią się również pod względem podstawowych zasad. Programowanie funkcyjne opiera się na zasadach niezmienności, przejrzystości referencyjnej, funkcji wyższego rzędu i rekurencji. Programowanie obiektowe opiera się na zasadach enkapsulacji, dziedziczenia, polimorfizmu i abstrakcji.

Programowanie funkcyjne koncentruje się na tym, w jaki sposób funkcje są używane do reprezentowania transformacji danych. Zwiększa przewidywalność i determinizm, unikając współdzielonego stanu i efektów ubocznych; dlatego kod jest krótszy i bardziej elegancki. Programowanie obiektowe (OOP) myśli w kategoriach rzeczywistych rzeczy w świecie i tego, jak są one ze sobą powiązane za pomocą klas i obiektów. W niektórych przypadkach OOP może skutkować dłuższym kodem w porównaniu z FP, szczególnie w przypadku rozległych hierarchii klas.

FP koncentruje się na niezmienności, zapewniając w ten sposób, że dane nie mogą zostać zmienione po ich utworzeniu, oraz na przejrzystości referencyjnej, która gwarantuje te same wyniki z tych samych danych wejściowych. OOP zwraca się w stronę enkapsulacji, aby ukryć wewnętrzne zachowanie i stan obiektu i oferuje funkcje tylko za pomocą jasno zdefiniowanego interfejsu.

Programowanie funkcyjne jest powszechne w językach programowania funkcyjnego, koncentrując się na zachowaniu funkcjonalnym i zwykle kojarzone z językami takimi jak Haskell, Lisp i Scheme. Programowanie obiektowe (OOP) jest ogólnie przestrzegane w językach programowania obiektowego, w których koncentracja leży na stanie obiektów i jest zwykle kojarzone z językami imperatywnymi, takimi jak Java, Python i C#. Ważne jest również, aby podkreślić, że języki takie jak Python i JavaScript są wieloparadygmatyczne, dlatego obsługują zarówno style FP, jak i OOP.

Wnioski

Nie ma jednej odpowiedzi, jeśli chodzi o wybór między programowaniem funkcjonalnym a obiektowym. FP promuje czystszy, bardziej przewidywalny kod dzięki niezmienności i czystym funkcjom, podczas gdy OOP doskonale sprawdza się w modelowaniu złożonych systemów sterowanych stanem. Niezależnie od tego, co budujesz, wybór paradygmatu powinien służyć Twoim celom, a nie je ograniczać. Oba style programowania mają na celu osiągnięcie funkcjonalności, przejrzystości i wydajnego rozwoju, ale prowadzą do tego różnymi drogami. W miarę jak języki programowania stają się bardziej wyrafinowane, sztuczne podziały między tymi paradygmatami będą się dalej zacierać, a tworzenie oprogramowania stanie się bardziej pragmatycznym, wieloparadygmatycznym światem.

Jeśli jest coś, czego ten artykuł nie omówił lub chcesz to wyjaśnić, jesteśmy dostępni pod adresem e-mail. Skontaktuj się z nami, aby omówić, w jaki sposób możemy Ci pomóc.

Popyt na produkty rolne stale rośnie, dlatego też zrównoważone rozwiązania zwiększające produktywność rolnictwa mają kluczowe znaczenie dla napędzania innowacji i poprawy odporności systemów rolniczych. Zespół programistów Agiliway brał udział w projekcie, który wymagał stworzenia rozwiązań wspierających przedsiębiorców rolnych w zarządzaniu procesem hodowli zwierząt.

Głównym celem było zajęcie się wszystkimi etapami hodowli, od narodzin do sprzedaży zwierząt w różnych celach. Ponadto zespół pracował nad rozwiązaniem, które pomaga przygotowywać dokumentację po tym, jak władze skontrolują jakość przedsiębiorstw rolnych i zweryfikują, czy przedsiębiorstwa te przestrzegają lokalnych przepisów.

Wyzwania projektu

• Zarządzanie procesami hodowli zwierząt: Wymagana funkcjonalność obejmowała: obliczenia zwierząt, dane dotyczące procesu żywienia, monitorowanie stanu sanitarnego, rejestrowanie informacji o cyklu życia zwierząt i identyfikowalność zwierząt do miejsca przeznaczenia.
• Proces badania przedsiębiorstw rolnych przez władze: Prowadzenie działalności przedsiębiorstwa rolnego wymaga narzędzia upraszczającego przestrzeganie wszystkich norm prawnych. 
• Refaktoryzacja systemu: Wiele technologii było przestarzałych, a część kodu została napisana w języku niemieckim.

Rozwiązania

• Opracowano system do zarządzania procesem hodowli zwierząt: System z całodobowym dostępem do wszystkich danych i możliwością przeglądania wszystkich podjętych działań.
• Uproszczone kontrole organów regulacyjnych: Utworzono aplikację dostępną na urządzenia mobilne w celu generowania dokumentów z niezbędnymi danymi z systemu w konkretnym przedsiębiorstwie.
• Poprawa wydajności systemu: Utworzono oddzielne moduły, aby umożliwić rozwój dodatkowych usług bez rozszerzania podstawowej architektury, a kod języka niemieckiego został przekonwertowany na język angielski, aby rozszerzyć przyszłe możliwości rozwoju.

Dostarczona wartość

Branża rolnicza rozwija się jak każda inna, więc postęp technologiczny w tej dziedzinie ma kluczowe znaczenie dla przedsiębiorstw rolniczych. Opracowywanie rozwiązań zwiększających produktywność firmy jest najwyższym priorytetem. Zespół Agiliway przyniósł pewne korzyści firmie klienta, opracowując scentralizowany system zarządzania przedsiębiorstwami rolniczymi, a mianowicie poprzez dostosowanie aplikacji do monitorowania kluczowych aspektów firmy, refaktoryzację systemu poprzez tworzenie oddzielnych modułów i renderowanie kodu w języku angielskim. Wdrożenie tych praktyk przyniosło korzyści zarówno klientowi, jak i jego konsumentom.

Jeśli szukasz zespołu, który opracuje unikalne rozwiązanie dla Twojej firmy rolniczej, skontaktuj się z nami, abyśmy mogli Ci pomóc w tym zadaniu.

Proces rekrutacji może być niezwykle czasochłonny i wymaga dużej uwagi na szczegóły. Od znalezienia odpowiednich kandydatów i zaplanowania rozmów kwalifikacyjnych po ustalenie, którzy kandydaci najlepiej pasują, jest wiele rzeczy do zarządzania. W takich sytuacjach z pomocą przychodzi technologia, która upraszcza wiele spraw. 

Aby uprościć proces rekrutacji, opracowaliśmy rozwiązanie, które optymalizuje przepływy pracy rekrutacyjnej przy użyciu najnowszych technologii i podejść biznesowych. Ta platforma została zaprojektowana, aby odciążyć część tego obciążenia poprzez automatyzację zadań, takich jak planowanie, rejestrowanie spotkań, a nawet pomoc rekruterom w ocenie kandydatów. Chodzi o oszczędzanie czasu, zmniejszanie obciążenia pracą i pomaganie zespołom w skupieniu się na tym, co naprawdę ważne — znalezieniu odpowiednich osób do pracy.

Dzięki naszemu rozwiązaniu rekruterzy mogą zintegrować swoje kalendarze, a następnie system automatycznie identyfikuje rozmowy kwalifikacyjne, rejestruje spotkania za pomocą dedykowanego bota i analizuje wyniki kandydatów za pomocą sztucznej inteligencji (AI). Takie zaawansowane funkcje pozwalają rekruterom znaleźć najlepsze dopasowanie do swoich zespołów, wspierać współpracę z kolegami i usprawniać podejmowanie decyzji w trakcie całego procesu rekrutacji. 

Przyjrzyjmy się teraz głównym zadaniom, na których musiał się skupić nasz zespół podczas pracy nad projektem. 

Wyzwania w integracji botów

We wcześniejszej wersji platforma rekrutacyjna wykorzystywała boty niezależnie zbudowane dla platform takich jak Teams i Zoom. Utrzymywanie tych botów okazało się kosztowne i skomplikowane, ponieważ każdy bot wymagał znajomości różnych technologii i frameworków. Aby sprostać temu wyzwaniu, zdecydowaliśmy się na integrację usługi zewnętrznej, która oferuje zgodność z różnymi platformami spotkań, w tym Teams, Zoom i Webex. Nasz zespół pomyślnie połączył istniejące funkcjonalności z tą usługą zewnętrzną, umożliwiając botowi nagrywanie spotkań niezależnie od platformy. Ten krok znacznie obniżył koszty programistów i wymagania dotyczące wsparcia przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej wydajności.

Wdrożenie funkcjonalności AI

Kolejnym poważnym wyzwaniem był czasochłonny proces przeglądania nagrań i transkrypcji wywiadów. Ręczna analiza długich wywiadów nie tylko opóźniała podejmowanie decyzji, ale także zwiększała obciążenie rekruterów. Aby rozwiązać ten problem, dodano funkcjonalność opartą na AI, która generuje podsumowania i oceny przy użyciu transkrypcji wywiadów. AI identyfikuje kluczowe mocne i słabe strony kandydatów podczas rozmowy kwalifikacyjnej, ocenia zarówno umiejętności techniczne, jak i interpersonalne oraz decyduje, czy dany kandydat nadaje się na dane stanowisko. Wprowadzenie AI minimalizuje potrzebę przeglądania wszystkich długich nagrań i transkryptów, co skutkuje szybszą i dokładniejszą oceną kandydata, a tym samym zatrudnieniem.

Zalety zastosowanych technologii

Jeśli chodzi o technologie i architekturę użyte w rozwoju platformy, skupilibyśmy się na tych kluczowych, które pozwalają nam dostarczać najlepszy produkt. Należą do nich:

• Architektura mikrousług, która dzieli system na mniejsze, niezależne usługi. Dzięki temu platforma jest bardzo elastyczna i łatwa do skalowania w miarę rozwoju firmy lub dodawania nowych funkcji. Każdy komponent działa niezależnie, więc aktualizacje lub zmiany można wprowadzać bez zakłócania działania całego systemu.
• Golang został wybrany jako język programowania ze względu na jego szybkość i efektywność. Jeśli chodzi o obsługę wielu zadań jednocześnie, jest prosty w użyciu i bardzo wydajny.
• gRPC został wybrany do komunikacji między różnymi częściami platformy. Śledzi on ruch danych, aby umożliwić botowi, AI i innym usługom w rozwiązaniu komunikowanie się ze sobą bez żadnych opóźnień dla użytkownika.
• AWS, usługa hostingowa wybrana dla naszego rozwiązania, pozwala naszemu systemowi być zawsze aktywnym i działać, dane są bezpiecznie przechowywane, a użytkownicy (rekruterzy) mogą uzyskiwać dostęp do funkcji, takich jak nagrania i transkrypcje z dowolnego miejsca. Co więcej, dzięki swojej skalowalności możemy obsłużyć rosnące zapotrzebowanie bez żadnych problemów z wydajnością, zapewniając rekruterom świetne doświadczenie. 

Wniosek

Zatrudnianie odpowiednich osób nie musi być skomplikowanym procesem. Przyjęcie odpowiednich narzędzi pomaga rekruterom spędzać mniej czasu na papierkowej robocie i przetwarzaniu danych, a więcej czasu na skupieniu się na tym, co naprawdę ma znaczenie w ich pracy, czyli na znalezieniu najlepszych kandydatów. Łącząc automatyzację, sztuczną inteligencję i zaawansowaną technologię, nasze rozwiązanie sprawia, że ​​proces rekrutacji jest szybszy, łatwiejszy i skuteczniejszy. Chodzi o to, aby pracować mądrzej, a nie ciężej, i budować w tym procesie silniejsze zespoły.

Pomaganie osobom z różnymi niepełnosprawnościami w uzyskaniu lepszego dostępu do potrzebnych im usług opieki zdrowotnej stało się ważnym aspektem tworzenia lepszego społeczeństwa. I to jest cel, który nasz klient realizował, rozpoczynając projekt pomocy osobom z wadami słuchu. Platforma zapewnia rozwiązanie dla klinik, szpitali i ich oddziałów, oferując pełen zakres usług, takich jak skierowania, badania i możliwość dostępu do niezbędnego sprzętu lub leków.

W tym artykule analizuje się, w jaki sposób zespół Agiliway wdraża nowe funkcje, aby pomóc naszemu klientowi zyskać globalne uznanie i jakie wyzwania techniczne pojawiają się w trakcie rozwoju.

Jaki był zakres projektu?

Głównym pomysłem stojącym za rozwiązaniem jest zapewnienie osobom z wadami słuchu łatwego poruszania się po systemie opieki zdrowotnej. Użytkownicy mogą wykonywać testy słuchu, śledzić swoją historię medyczną i łączyć się z pracownikami służby zdrowia. Jedną z najważniejszych funkcji jest możliwość przeprowadzania testów słuchu online, co pozwala pacjentom na zdalne uzyskanie profesjonalnych konsultacji. Jest to szczególnie cenne dla osób, które mogą nie mieć łatwego dostępu do osobistych wizyt.

Głównym zadaniem zespołu było rozszerzenie i aktualizacja systemu lokalizacji klienta, który składa się z języków, stref czasowych i funkcjonalności walutowych. Aktualizacja obejmowała również przeniesienie istniejącego tłumaczenia do Crowdin. Ponadto zespół został obarczony zadaniem ulepszenia infrastruktury projektu, zwłaszcza poprzez procesy DevOps, i zajęcia się złożonym i zróżnicowanym stosem technologicznym.

Najtrudniejsze zadania, z jakimi zetknął się nasz zespół, obejmowały:

• Złożoność projektu. Platforma wykorzystuje różne technologie, takie jak Laravel, AngularJS, ReactJS i szablony Twig. Złożoność kompilacji, w tym potrzeba renderowania po stronie serwera (SSR) i generowania statycznej witryny (SSG), stanowiły znaczne wyzwanie, szczególnie w przypadku przestarzałej struktury projektu.
• Przejście do Crowdin. Tłumaczenia na platformę były wcześniej wykonywane ręcznie i wymagały dużego zaangażowania ze strony programistów. Inżynierowie Agiliway zasugerowali zautomatyzowanie tego procesu poprzez dodanie Crowdin do projektu.
• Problemy z konfiguracją. Ze względu na wiek projektu, kilka komponentów, w tym konfiguracje Dockera, było przestarzałych lub nie działało poprawnie, wymagając rozległej konfiguracji i debugowania, często zajmując dużo czasu.
• Integracja wielu technologii. Praca z różnymi technologiami w różnych modułach wymaga głębokiego zrozumienia struktury systemu, aby wdrożyć rozwiązania, takie jak moduł tłumaczenia.
• Ulepszenia infrastruktury. Ponieważ stos technologiczny dla tego projektu jest różny, nasz zespół musiał pracować z DevOps, aby prawidłowo wdrożyć żądane zmiany.

Jakie rozwiązania dostarczył zespół programistów?

W miarę rozwoju platformy klient dostrzega znaczenie lokalizacji w dotarciu do globalnej publiczności. Aby sprostać potrzebom różnych użytkowników w różnych regionach, klient zwrócił się do nas o ulepszenie możliwości lokalizacyjnych platformy. Dlatego pomogliśmy uczynić platformę bardziej dostępną i przyjazną dla użytkowników na całym świecie, dodając kilka nowych funkcji, takich jak obsługa wielu języków, stref czasowych i walut.

Aby rozwiązać istniejące problemy klienta, nasz zespół opracował praktyczne rozwiązania, które nie tylko poprawiły lokalizację platformy, ale także uczyniły ją bardziej wydajną. Jakie więc rozwiązania techniczne zostały wdrożone?

Po pierwsze, system lokalizacji został rozszerzony o Crowdin, co umożliwia dynamiczne zmiany tłumaczeń bez konieczności ponownego wdrażania dużych fragmentów systemu. Nowy system jest również bardziej skalowalny dzięki zarządzaniu tłumaczeniami we wszystkich projektach klienta. Ta integracja poprawiła adaptowalność platformy do użytku międzynarodowego i sprawiła, że ​​proces dodawania nowych języków lub aktualizowania istniejących tłumaczeń stał się łatwiejszy i mniej czasochłonny, co potencjalnie pozwoliło zaoszczędzić do 50% czasu poświęcanego na zadania administracyjne, np. zarządzanie plikami, ręczne aktualizacje tłumaczeń itp.

Następnie wdrożono podmoduły Git do zarządzania tłumaczeniami; w związku z tym wszystkie tłumaczenia można było przechowywać w oddzielnym repozytorium, które synchronizuje się z Crowdin. Takie podejście umożliwia płynne aktualizacje tłumaczeń, a wewnętrzne pliki tłumaczeń nie są już potrzebne.

Infrastruktura została zaktualizowana, aby obsłużyć nowy proces tłumaczenia, a zespół przyczynił się również do zadań DevOps, dzięki czemu system mógł być wdrażany i utrzymywany bardziej wydajnie.

A jeśli chodzi o najnowsze aktualizacje, zespół pracuje nad funkcjonalnością, która umożliwia dostosowywanie dokumentów raportowania za pomocą elementów marki klienta i tożsamości. Tworzy to bardziej spójne i profesjonalne doświadczenie dla użytkowników, wzmacniając wiarygodność platformy i zaufanie użytkowników.

Jaką wartość dostarczamy?

Długoterminowa wartość współpracy Agiliway z klientem leży w szerszych korzyściach strategicznych, jakie przyniosły nasze rozwiązania. Jednym z kluczowych jest to, że nowo wdrożony system tłumaczeń znacznie poprawił skalowalność platformy, otwierając tym samym więcej drzwi na arenie międzynarodowej dla produktu klienta.

Ulepszenia w infrastrukturze i procesie DevOps pozwalają platformie działać wydajniej, redukując czas i koszty poświęcone na zarządzanie aktualizacjami lub zmianami. Ponadto dostosowywalne raportowanie pomogło wzmocnić tożsamość marki klienta, zapewniając jego użytkownikom bardziej spersonalizowane i profesjonalne doświadczenie.

Te ulepszenia są jednymi z niewielu wprowadzonych w celu stworzenia bardziej solidnej, elastycznej i skalowalnej platformy opieki zdrowotnej. Ostatecznie im lepsza jest platforma, tym bardziej jest atrakcyjna dla użytkowników i dostawców usług opieki zdrowotnej. Ponieważ zadowolenie użytkownika jest najważniejsze, wprowadzane są coraz to nowe udoskonalenia. 

W dzisiejszym świecie dane mają ogromną wartość, dlatego ich ochrona staje się niezwykle ważna. Cyberzagrożenia stają się coraz bardziej wyrafinowane, stwarzając poważne ryzyko dla przedsiębiorstw, agencji rządowych i zwykłych ludzi. Nawet organizacje rządowe padają ofiarą ataków, gdyż wyciek ich informacji może stanowić zagrożenie dla bezpieczeństwa narodowego.

Cyberbezpieczeństwo ciągle się zmienia, ponieważ wraz z nowymi technologiami pojawiają się nowe zagrożenia. Na przykład firma Amazon poinformowała, że ​​każdego dnia jest narażona na 750 milionów ataków cybernetycznych, podczas gdy na początku roku liczba ta wynosiła zaledwie 100 milionów. Dlatego coraz więcej organizacji zaczyna korzystać z technologii uczenia maszynowego (ML) w celu ochrony swoich danych. ML pomaga szybciej analizować informacje, identyfikować wzorce i podejmować decyzje w celu zwalczania ataków.

Jak uczenie maszynowe poprawia cyberbezpieczeństwo

Uczenie maszynowe znacznie wzmacnia środki bezpieczeństwa. Pomaga:

• analizować zagrożenia w czasie rzeczywistym;
• zmniejszać liczbę fałszywych alarmów;
• szybciej dostosowywać się do nowych ataków.

Modele uczenia maszynowego pozwalają na szybkie przetwarzanie dużych ilości danych i wyszukiwanie podejrzanych wzorców. Wykrywają zaawansowane ataki, takie jak APT (advanced persistent threats) lub ataki typu zero-day, i blokują potencjalne wycieki informacji.

Jednak uczenie maszynowe ma też swoje wyzwania. Jednym z nich jest duża liczba fałszywych alarmów w tradycyjnych systemach. Aby ograniczyć ten problem, konieczne jest ciągłe trenowanie modeli i aktualizowanie ich o nowe dane. Ponieważ hakerzy nieustannie zmieniają swoje metody, system musi szybko się dostosowywać.

Gdzie w cyberbezpieczeństwie wykorzystuje się uczenie maszynowe?

Firmy aktywnie wdrażają uczenie maszynowe do swoich systemów bezpieczeństwa. Oto główne obszary jego zastosowania:

 1. Systemy wykrywania włamań

Uczenie maszynowe służy do analizowania ruchu sieciowego i wykrywania podejrzanej aktywności. Pomaga to szybciej odróżnić normalną aktywność od potencjalnych zagrożeń.

 2. Wykrywanie złośliwego oprogramowania

Tradycyjne programy antywirusowe działają na zasadzie rozpoznawania sygnatur zagrożeń, jednak nie zawsze są w stanie wykryć nowe lub zmodyfikowane wirusy. Modele ML analizują zachowanie programów, co umożliwia wykrywanie zagrożeń nawet wtedy, gdy nie zostały jeszcze zarejestrowane w bazach danych programów antywirusowych.

Na przykład algorytmy uczenia maszynowego analizują wywołania systemowe, ruch sieciowy i działania na plikach. Jeśli program wykonuje podejrzane polecenia lub szyfruje dane w nietypowy sposób, system może zareagować natychmiast.

 3. Ochrona przed atakami phishingowymi

Phishing jest jednym z najczęstszych zagrożeń. Jest przyczyną 22–30% udanych włamań. Modele uczenia maszynowego analizują treść wiadomości e-mail, sprawdzają linki i wykrywają podejrzaną aktywność nadawców. Ponadto firmy powinny regularnie szkolić swoich pracowników, aby zachowali większą ostrożność w przypadku wiadomości e-mail zawierających linki.

 4. Wykrywanie oszustw finansowych

Zarządzanie finansami wymaga szczególnej ostrożności. Algorytmy uczenia maszynowego analizują transakcje i szukają podejrzanych wzorców, które mogą wskazywać na oszustwo.

 5. Filtrowanie spamu i botów

Portale społecznościowe i strony internetowe stają się coraz liczniejszymi celami spamerów i botów. Uczenie maszynowe pomaga automatycznie wykrywać i blokować niechciane wiadomości e-mail, wiadomości i podejrzane konta, tworząc bezpieczniejsze środowisko dla użytkowników.

Korzyści i wyzwania ML w cyberbezpieczeństwie

Zalety ML:

• zdolność do szybkiego przetwarzania dużych ilości danych;
• automatyzacja wielu zadań, co zmniejsza obciążenie specjalistów;
• stałe uczenie się na nowych danych, co zwiększa skuteczność wykrywania zagrożeń.

Wyzwania ML:

• konieczność posiadania danych wysokiej jakości do trenowania modeli (wiele informacji jest poufnych);
• duże koszty zasobów obliczeniowych potrzebnych do szkolenia algorytmów;
• potrzeba specjalistów z doświadczeniem w zakresie cyberbezpieczeństwa i uczenia maszynowego;
• możliwość ataków na same modele ML (np. podmiana danych w celu wprowadzenia systemu w błąd).

Wniosek

Uczenie maszynowe to nie tylko narzędzie, ale i strategiczny zasób w walce z cyberzagrożeniami. Potrafi analizować, dostosowywać się i reagować w czasie rzeczywistym, dzięki czemu jest skuteczne w przeciwdziałaniu nowoczesnym atakom.

Aby w pełni wykorzystać możliwości uczenia maszynowego, firmy muszą inwestować w rozwój technologii, stale aktualizować modele o nowe dane i utrzymywać równowagę między automatyzacją a kontrolą człowieka. To jedyny sposób na stworzenie niezawodnego zabezpieczenia cyfrowego, które będzie w stanie przeciwstawić się współczesnym zagrożeniom.

Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) to terminy, które słyszymy niemal codziennie. AI jest dziś niemal wszędzie – od rekomendacji na platformach streamingowych po wirtualnych asystentów, z którymi wchodzimy w interakcje. Wiele osób wciąż jednak nie rozumie różnicy między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym.

W tym artykule wyjaśnimy różnice między sztuczną inteligencją (AI) i uczeniem maszynowym (ML), przyjrzymy się ich korzyściom i wyzwaniom oraz przeanalizujemy, jaka przyszłość czeka te technologie.

Jaka jest różnica między AI i ML?

Aby wyraźnie rozróżnić te pojęcia, warto przyjrzeć się im bliżej.

Sztuczna inteligencja to dziedzina informatyki zajmująca się tworzeniem systemów zdolnych do wykonywania zadań, do których zazwyczaj potrzebna jest ludzka inteligencja. Wyobraź sobie AI jako wielki parasol obejmujący wszystkie technologie, które sprawiają, że maszyny są „inteligentne”. Obejmuje to rozwiązywanie problemów, rozpoznawanie obiektów, analizę mowy, a nawet podejmowanie decyzji. Innymi słowy, systemy oparte na sztucznej inteligencji naśladują ludzkie funkcje poznawcze, analizują dane i odpowiadają na żądania użytkowników lub innych systemów.

Uczenie maszynowe to dziedzina sztucznej inteligencji zajmująca się trenowaniem algorytmów na podstawie danych. Modele ML nie są programowane wprost do wykonywania zadań, lecz do samodzielnego wyszukiwania wzorców w dużych zbiorach danych i podejmowania decyzji lub formułowania przewidywań. Dzięki uczeniu maszynowemu jesteśmy świadkami znaczącego postępu w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Korzyści i wyzwania wdrażania AI i ML

Przed wdrożeniem nowych rozwiązań technologicznych firmy zazwyczaj oceniają ich zalety i wady.

Sztuczna inteligencja pozwala zautomatyzować wiele procesów, zmniejszyć obciążenie pracowników i skierować ich wysiłki na ważniejsze zadania.

Główne zalety sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego:

• Automatyzacja procesów rutynowych. Na przykład chatboty mogą odpowiadać na typowe pytania klientów, podczas gdy pracownicy mogą skupić się na bardziej złożonych prośbach.
• Potężna analiza danych. Algorytmy uczenia maszynowego umożliwiają szybką analizę dużych ilości informacji, wyszukiwanie wzorców i tworzenie prognoz. Na przykład w finansach sztuczna inteligencja pomaga wykrywać oszustwa, a w medycynie pomaga diagnozować choroby poprzez analizę obrazów lub historii medycznej.
• Przyspieszenie podejmowania decyzji. Sztuczna inteligencja może szybko przetwarzać informacje i pomagać w podejmowaniu decyzji, zmniejszając ryzyko błędu ludzkiego.
• Praca 24/7. W przeciwieństwie do ludzi systemy AI mogą pracować w sposób ciągły, co jest szczególnie przydatne w obsłudze klienta i produkcji.

Główne wyzwania wdrażania sztucznej inteligencji:

• Wysoki koszt. Opracowywanie i wdrażanie rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji może być kosztowne, co utrudnia korzystanie z nich małym przedsiębiorstwom.
• Brak specjalistów. Do tworzenia i obsługi systemów AI potrzebni są doświadczeni inżynierowie, co sprawia, że ​​rynek zasobów ludzkich jest bardzo konkurencyjny.
• Ograniczona kreatywność. Sztuczna inteligencja działa według ustalonych algorytmów i nie potrafi w pełni zrozumieć ludzkich emocji. Potrafi rozpoznawać emocje, lecz nie potrafi ich przeżywać ani podejmować decyzji wykraczających poza otrzymane dane.
• Kwestie poufności. Sztuczna inteligencja przetwarza duże ilości danych osobowych, dlatego ważne jest przestrzeganie przepisów prawnych dotyczących ochrony danych.
• Kwestie etyczne i uprzedzenia. Jeśli dane, na których trenowano model sztucznej inteligencji, zawierają uprzedzenia, system może je odtworzyć, nawet o tym nie wiedząc.

Jaka przyszłość czeka AI i ML?

Aktualne trendy technologiczne pokazują, że sztuczna inteligencja znajdzie zastosowanie w jeszcze większej liczbie dziedzin życia. Aktualnie szczególnie aktywnie rozwijają się:

• Sztuczna inteligencja generatywna – modele takie jak ChatGPT i DALL·E stają się coraz bardziej kreatywne i potrafią jednocześnie pracować z tekstem, obrazami, dźwiękiem i wideo.
• Asystenci AI dla programistów – na przykład GitHub Copilot pomaga pisać i optymalizować kod, co znacznie upraszcza tworzenie oprogramowania.
• AI w cyberbezpieczeństwie – technologie służą do rozpoznawania zagrożeń, zapobiegania oszustwom i natychmiastowego reagowania na cyberataki.
• Dane syntetyczne – tworzenie sztucznych zbiorów danych do trenowania modeli ML, co pomaga uniknąć problemów z dostępem do prawdziwych danych osobowych.

Podsumowanie

Zrozumienie różnicy między sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym pomaga nam zrozumieć, jak te technologie zmieniają nasze życie. Od asystentów głosowych i spersonalizowanych zakupów online po doradców medycznych i finansowych, uczenie maszynowe napędza rozwój sztucznej inteligencji, czyniąc ją coraz inteligentniejszą.

Jednak mimo wszystkich korzyści, wdrożenie sztucznej inteligencji musi być rozważone. Przed skorzystaniem z technologii należy ocenić wszystkie ryzyka, wyzwania i kwestie etyczne. Jeśli weźmiemy pod uwagę wszystkie za i przeciw, sztuczną inteligencję można zintegrować z procesami biznesowymi w sposób możliwie najskuteczniejszy.

Więc następnym razem, gdy otrzymasz idealną rekomendację filmu lub Twój asystent głosowy zrozumie Twoją prośbę za pierwszym razem, wiedz, że to uczenie maszynowe pracuje nad tym, aby AI stała się jeszcze inteligentniejsza!

Rozwój frameworków głębokiego uczenia znacząco zmienił podejście do tworzenia i wdrażania rozwiązań w dziedzinie sztucznej inteligencji. Frameworki te stanowią podstawę rozwoju współczesnej AI zarówno w laboratoriach badawczych, jak i w zastosowaniach przemysłowych. Dzięki wieloletniemu udoskonalaniu łączą w sobie wysoką wydajność z łatwością użytkowania.

W tym artykule przyjrzymy się wiodącym frameworkom głębokiego uczenia – TensorFlow i PyTorch, ich zaletom i głównym trendom, które kształtują przyszłość tej technologii.

Rozwój frameworków do głębokiego uczenia się

Narzędzia głębokiego uczenia przeszły znaczącą ewolucję: od wysoce wyspecjalizowanych narzędzi badawczych do wydajnych platform wykorzystywanych w przemysłowych rozwiązaniach AI. Przedsiębiorstwa mają dziś do wyboru szeroki wachlarz opcji, co otwiera nowe perspektywy, ale także zwiększa złożoność.

Dwa kluczowe obszary rozwoju frameworków to poprawa użyteczności API i zwiększenie gotowości do zastosowań przemysłowych. Rozważmy, w jaki sposób TensorFlow i PyTorch przyczyniają się do tego postępu.

TensorFlow: Skalowalność i gotowość do produkcji

TensorFlow to platforma uczenia maszynowego typu open source stworzona przez zespół Google Brain. Oferuje szeroki zestaw narzędzi, bibliotek i zasobów do tworzenia i wdrażania aplikacji ML, kładąc nacisk na rozwiązania skalowalne i przemysłowe.

Wraz z wydaniem TensorFlow 2.x nastąpiła istotna zmiana architektoniczna: integracja Keras jako głównego API i domyślne przyjęcie ‘eager execution’ usprawniły pracę programistów, sprawiając, że TensorFlow stał się znacznie bardziej dostępny.

Jedną z głównych zalet TensorFlow jest możliwość optymalizacji grafów obliczeniowych pod kątem produkcji. W strukturze zastosowano zaawansowane techniki optymalizacji, takie jak łączenie operacji i optymalizacja pamięci, co poprawia wydajność modeli. Przykładowo, może automatycznie składać warstwy normalizacyjne (batch normalization) do poprzednich operacji splotu, co zwiększa szybkość wnioskowania.

TensorFlow obsługuje również skalowalne wdrożenia dzięki narzędziom takim jak TensorFlow Extended (TFX). Funkcja ta jest aktywnie wykorzystywana w produktach Google (Google Photos, Google Translate), a także przez firmy takie jak Netflix w systemach rekomendacji.

PyTorch: Od badań do produkcji

PyTorch to kolejny wiodący framework do głębokiego uczenia, znany ze swojej elastyczności i użyteczności dla programistów Pythona. Podejście ‘define-by-run’ (dynamiczny graf obliczeniowy) pozwala na szybkie tworzenie modeli i debugowanie, dzięki czemu idealnie nadaje się do projektów badawczych.

Początkowo PyTorch zyskał popularność wśród naukowców, jednak w ostatnich latach jego wykorzystanie w środowisku produkcyjnym znacznie wzrosło. Przykładowo Facebook aktywnie wykorzystuje PyTorch w swoich rozwiązaniach AI, a ekosystem wdrożeń tego frameworka jest stale udoskonalany. Elastyczność i prostota PyTorcha przyciąga programistów z różnych dziedzin.

Nowe frameworki, specjalistyczne rozwiązania i przyszłe trendy 

Postęp technologiczny prowadzi do rozbudowy ekosystemu głębokiego uczenia. Na przykład JAX (od Google Research) oferuje funkcjonalne podejście do obliczeń uczenia maszynowego, podczas gdy MXNet koncentruje się na rozproszonym uczeniu się i wdrażaniu.

Oto najważniejsze trendy przyszłości głębokiego uczenia się:

• Przyspieszenie na poziomie sprzętowym – integrowanie frameworków z akceleratorami sprzętowymi, takimi jak GPU, TPU i FPGA w celu zwiększenia wydajności. 
• Konwergencja technologii – stopniowe zapożyczanie funkcjonalności od konkurentów prowadzi do udoskonalenia debugowania, dokumentacji i API.
• Standaryzacja poprzez ONNX – Open Neural Network Exchange (ONNX) pozwala na przenoszenie modeli pomiędzy różnymi frameworkami, co zwiększa kompatybilność.
• Rozwój MLOps – automatyzacja cyklu życia modelu, obejmująca wersjonowanie, monitorowanie i CI/CD.
• Rozwiązywanie problemów związanych z uprzedzeniami w AI – wdrażanie narzędzi mających na celu zapewnienie uczciwości modeli staje się coraz bardziej istotne. 

Konkluzja

Frameworki głębokiego uczenia mają świetlaną przyszłość ze względu na ciągłe doskonalenie, nacisk na dostępność i uczciwość wyników. Wybór platformy zależy od celów biznesowych i potrzeb projektu.

Współpraca z ekspertami pomoże Ci podejmować świadome decyzje i w pełni wykorzystywać potencjał nowoczesnych narzędzi sztucznej inteligencji.