Представляем исчерпывающую шпаргалку, где мы простыми словами рассказываем, из чего «делают» искусственный интеллект и как это все работает.
В чем разница между Artificial Intelligence, Machine Learning и Data Science?
Разграничение понятий в области искусственного интеллекта и анализа данных.
Artificial Intelligence — AI (Искусственный Интеллект)
В глобальном общечеловеческом смысле ИИ — термин максимально широкий. Он включает в себя как научные теории, так и конкретные технологические практики по созданию программ, приближенных к интеллекту человека.
Machine Learning — ML (Машинное обучение)
Раздел AI, активно применяющийся на практике. Сегодня, когда речь заходит об использовании AI в бизнесе или на производстве, чаще всего имеется в виду именно Machine Learning.
ML-алгоритмы, как правило, работают по принципу обучающейся математической модели, которая производит анализ на основе большого объема данных, при этом выводы делаются без следования жестко заданным правилам.
Что такое нейронные сети? ДЛЯ НОВИЧКОВ / Про IT / Geekbrains
Наиболее частый тип задач в машинном обучении — это обучение с учителем. Для решения такого рода задач используется обучение на массиве данных, по которым ответ заранее известен (см.ниже).
Data Science — DS (Наука о данных)
Наука и практика анализа больших объемов данных с помощью всевозможных математических методов, в том числе машинного обучения, а также решение смежных задач, связанных со сбором, хранением и обработкой массивов данных.
Data Scientists — специалисты по работе с данными, в частности, проводящие анализ при помощи machine learning.
Как работает Machine Learning?
Рассмотрим работу ML на примере задачи банковского скоринга. Банк располагает данными о существующих клиентах. Ему известно, есть ли у кого-то просроченные платежи по кредитам. Задача — определить, будет ли новый потенциальный клиент вовремя вносить платежи.
По каждому клиенту банк обладает совокупностью определенных черт/признаков: пол, возраст, ежемесячный доход, профессия, место проживания, образование и пр. В числе характеристик могут быть и слабоструктурированные параметры, такие как данные из соцсетей или история покупок. Кроме того, данные можно обогатить информацией из внешних источников: курсы валют, данные кредитных бюро и т. п.
Машина видит любого клиента как совокупность признаков: . Где, например, — возраст, — доход, а — количество фотографий дорогих покупок в месяц (на практике в рамках подобной задачи Data Scientist работает с более чем сотней признаков). Каждому клиенту соответствует еще одна переменная — с двумя возможными исходами: 1 (есть просроченные платежи) или 0 (нет просроченных платежей).
Совокупность всех данных и — есть Data Set. Используя эти данные, Data Scientist создает модель , подбирая и дорабатывая алгоритм машинного обучения.
Что такое ChatGPT?
В этом случае модель анализа выглядит так:
Алгоритмы машинного обучения подразумевают поэтапное приближение ответов модели к истинным ответам (которые в обучающем Data Set известны заранее). Это и есть обучение с учителем на определенной выборке.
На практике чаще всего машина обучается лишь на части массива (80 %), применяя остаток (20 %) для проверки правильности выбранного алгоритма. Например, система может обучаться на массиве, из которого исключены данные пары регионов, на которых сверяется точность модели после.
Теперь, когда в банк приходит новый клиент, по которому еще не известен банку, система подскажет надежность плательщика, основываясь на известных о нем данных .
Однако, обучение с учителем — не единственный класс задач, которые способна решать ML.
Другой спектр задач — кластеризация, способная разделять объекты по признакам, например, выявлять разные категории клиентов для составления им индивидуальных предложений.
Также с помощью ML-алгоритмов решаются такие задачи, как моделирование общения специалиста поддержки или создание художественных произведений, неотличимых от сотворенных человеком (например, нейросети рисуют картины).
Новый и популярный класс задач — обучение с подкреплением, которое проходит в ограниченной среде, оценивающей действия агентов (например, с помощью такого алгоритма удалось создать AlphaGo, победившую человека в Го).
Нейронная сеть
Один из методов Machine Learning. Алгоритм, вдохновленный структурой человеческого мозга, в основе которой лежат нейроны и связи между ними. В процессе обучения происходит подстройка связей между нейронами таким образом, чтобы минимизировать ошибки всей сети.
Особенностью нейронных сетей является наличие архитектур, подходящих практически под любой формат данных: сверточные нейросети для анализа картинок, рекуррентные нейросети для анализа текстов и последовательностей, автоэнкодеры для сжатия данных, генеративные нейросети для создания новых объектов и т. д.
В то же время практически все нейросети обладают существенным ограничением — для их обучения нужно большое количество данных (на порядки большее, чем число связей между нейронами в этой сети). Благодаря тому, что в последнее время объемы готовых для анализа данных значительно выросли, растет и сфера применения. С помощью нейросетей сегодня, например, решаются задачи распознавания изображений, такие как определение по видео возраста и пола человека, или наличие каски на рабочем.
Интерпретация результата
Раздел Data Science, позволяющий понять причины выбора ML-моделью того или иного решения.
Существует два основных направления исследований:
- Изучение модели как «черного ящика». Анализируя загруженные в него примеры, алгоритм сравнивает признаки этих примеров и выводы алгоритма, делая выводы о приоритете каких-либо из них. В случае с нейросетями обычно применяют именно черный ящик.
- Изучение свойств самой модели. Изучение признаков, которые использует модель, для определения степени их важности. Чаще всего применяется к алгоритмам, основанным на методе решающих деревьев.
Естественно, производство интересует не только прогноз самого брака, но и интерпретация результата, т. е. причины брака для их последующего устранения. Это может быть долгое отсутствие тех.обслуживания станка, качество сырья, или просто аномальные показания некоторых датчиков, на которые технологу стоит обратить внимание.
Потому в рамках проекта прогноза брака на производстве должна быть не просто создана ML-модель, но и проделана работа по её интерпретации, т. е. по выявлению факторов, влияющих на брак.
Когда эффективно применение машинного обучения?
Когда есть большой набор статистических данных, но найти в них зависимости экспертными или классическими математическими методами невозможно или очень трудоемко. Так, если на входе есть более тысячи параметров (среди которых как числовые, так и текстовые, а также видео, аудио и картинки), то найти зависимость результата от них без машины невозможно.
Например, на химическую реакцию кроме самих вступающих во взаимодействие веществ влияет множество параметров: температура, влажность, материал емкости, в которой она происходит, и т. д. Химику сложно учесть все эти признаки, чтобы точно рассчитать время реакции. Скорее всего, он учтет несколько ключевых параметров и будет основываться на своем опыте. В то же время на основании данных предыдущих реакций машинное обучение сможет учесть все признаки и дать более точный прогноз.
Как связаны Big Data и машинное обучение?
Для построения моделей машинного обучения требуются в разных случаях числовые, текстовые, фото, видео, аудио и иные данные. Для того чтобы эту информацию хранить и анализировать существует целая область технологий — Big Data. Для оптимального накопления данных и их анализа создают «озера данных» (Data Lake) — специальные распределенные хранилища для больших объемов слабоструктированной информации на базе технологий Big Data.
Цифровой двойник как электронный паспорт
Цифровой двойник — виртуальная копия реального материального объекта, процесса или организации, которая позволяет моделировать поведение изучаемого объекта/процесса. Например, можно предварительно увидеть результаты изменения химического состава на производстве после изменений настроек производственных линий, изменений продаж после проведения рекламной кампании с теми или иными характеристиками и т. д. При этом прогнозы строятся цифровым двойником на основе накопленных данных, а сценарии и будущие ситуации моделируются в том числе методами машинного обучения.
Что нужно для качественного машинного обучения?
Data Scientiest’ы! Именно они создают алгоритм прогноза: изучают имеющиеся данные, выдвигают гипотезы, строят модели на основе Data Set. Они должны обладать тремя основными группами навыков: IT-грамотностью, математическими и статистическими знаниями и содержательным опытом в конкретной области.
Машинное обучение стоит на трех китах
Получение данных
Могут быть использованы данные из смежных систем: график работ, план продаж. Данные могут быть также обогащены внешними источниками: курсы валют, погода, календарь праздников и т. д. Необходимо разработать методику работы с каждым типом данных и продумать конвейер их преобразования в формат модели машинного обучения (набор чисел).
Построение признаков
Проводится вместе с экспертами из необходимой области. Это помогает вычислить данные, которые хорошо подходят для прогнозирования целей: статистика и изменение количества продаж за последний месяц для прогноза рынка.
Модель машинного обучения
Метод решения поставленной бизнес-задачи выбирает data scientist самостоятельно на основании своего опыта и возможностей различных моделей. Под каждую конкретную задачу необходимо подобрать отдельный алгоритм. От выбранного метода напрямую зависят скорость и точность результата обработки исходных данных.
Процесс создания ML-модели.
От гипотезы до результата
1. Всё начинается с гипотезы
Гипотеза рождается при анализе проблемного процесса, опыта сотрудников или при свежем взгляде на производство. Как правило, гипотеза затрагивает такой процесс, где человек физически не может учесть множество факторов и пользуется округлениями, допущениями или просто делает так, как всегда делал.
В таком процессе применение машинного обучения позволяет использовать существенно больше информации при принятии решений, поэтому, возможно, удается достичь существенно лучших результатов. Плюс ко всему, автоматизация процессов с помощью ML и снижение зависимости от конкретного человека существенно минимизируют человеческий фактор (болезнь, низкая концентрация и т. д.).
2. Оценка гипотезы
На основании сформулированной гипотезы выбираются данные, необходимые для разработки модели машинного обучения. Осуществляется поиск соответствующих данных и оценка их пригодности для встраивания модели в текущие процессы, определяется, кто будет ее пользователями и за счет чего достигается эффект. При необходимости вносятся организационные и любые другие изменения.
3. Расчет экономического эффекта и возврата инвестиций (ROI)
Оценка экономического эффекта внедряемого решения производится специалистами совместно с соответствующими департаментами: эффективности, финансов и т. д. На данном этапе необходимо понять, что именно является метрикой (количество верно выявленных клиентов / увеличение выпуска продукции / экономия расходных материалов и т. п.) и четко сформулировать измеряемую цель.
4. Математическая постановка задачи
После понимания бизнес-результата его необходимо переложить в математическую плоскость — определить метрики измерений и ограничения, которые нельзя нарушать. Данные этапы data
scientist выполняет совместно с бизнес-заказчиком.
5. Сбор и анализ данных
Необходимо собрать данные в одном месте, проанализировать их, рассматривая различные статистики, понять структуру и скрытые взаимосвязи этих данных для формирования признаков.
6. Создание прототипа
Является, по сути, проверкой гипотезы. Это возможность построения модели на текущих данных и первичной проверки результатов ее работы. Обычно прототип делается на имеющихся данных без разработки интеграций и работы с потоком в реальном времени.
Создание прототипа — быстрый и недорогой способ проверить, решаема ли задача. Это весьма полезно в том случае, когда невозможно заранее понять, получится ли достичь нужного экономического эффекта. К тому же процесс создания прототипа позволяет лучше оценить объем и подробности проекта по внедрению решения, подготовить экономическое обоснование такого внедрения.
DevOps и DataOps
В процессе эксплуатации может появится новый тип данных (например, появится ещё один датчик на станке или же на складе появится новый тип товаров) тогда модель нужно дообучить. DevOps и DataOps — методологии, которые помогают настроить совместную работу и сквозные процессы между командами Data Science, инженерами по подготовке данных, службами разработки и эксплуатации ИТ-систем, и помогают сделать такие дополнения частью текущего процесса быстро, без ошибок и без решения каждый раз уникальных проблем.
7. Создание решения
В тот момент, когда результаты работы прототипа демонстрируют уверенное достижение показателей, создается полноценное решение, где модель машинного обучения является лишь составляющей изучаемых процессов. Далее производится интеграция, установка необходимого оборудования, обучение персонала, изменение процессов принятия решений и т. Д.
8. Опытная и промышленная эксплуатация
Во время опытной эксплуатации система работает в режиме советов, в то время как специалист еще повторяет привычные действия, каждый раз давая обратную связь о необходимых улучшениях системы и увеличении точности прогнозов.
Финальная часть — промышленная эксплуатация, когда налаженные процессы переходят на полностью автоматическое обслуживание.
Шпаргалку можно скачать по ссылке.
Завтра на форуме по системам искусственного интеллекта RAIF 2019 в 09:30 — 10:45 состоится панельная дискуссия: «AI для людей: разбираемся простыми словами».
В этой секции в формате дебатов спикеры объяснят простыми словами на жизненных примерах сложные технологии. А также подискутируют на следующие темы:
- В чем разница между Artificial Intelligence, Machine Learning и Data Science?
- Как работает машинное обучение?
- Как работают нейронные сети?
- Что нужно для качественного машинного обучения?
- Что такое разметка, маркировка данных?
- Что такое цифровой двойник и как работать с виртуальными копиями реальных материальных объектов?
- В чем суть гипотезы? Как пройти путь от её постановки до оценки и интерпретации результата?
Николай Марин, директор по технологиям, IBM в России и СНГ
Алексей Натекин, основатель, Open Data Science x Data Souls
Алексей Хахунов, технический директор, Dbrain
Евгений Колесников, директор Центра машинного обучения, Инфосистемы Джет
Павел Доронин, CEO, AI Today
Дискуссия будет доступна на канале YouTube «Инфосистемы Джет» в конце октября.
- Artificial Intelligence
- Machine Learning
- Data Science
- Блог компании Инфосистемы Джет
- Алгоритмы
- Машинное обучение
- Искусственный интеллект
Источник: habr.com
Применение Al в реальном мире и в будущем
Наш интеллект отличает нас от всех и всего остального на Земле.
Она сыграла жизненно важную роль в нашем эволюционном развитии.
В последние несколько десятилетий человек пытался (и преуспел) воспроизвести человеческий интеллект в машинах, и теперь машины могут учиться на собственном опыте и действовать так же, как человек.
Теперь, искусственный интеллект ассоциируется с более высоким качеством жизни нормального человека, и оно настолько глубоко проникло в наш образ жизни, что мы даже не замечаем, как оно облегчает нашу жизнь.
Краткая история ИИ
В середине двадцатого века британский логик и пионер компьютеров Алан Тьюринг сделал первую серьезную работу по теме искусственного интеллекта.
В 1935 году Тьюринг описал абстрактную вычислительную машину, состоящую из бесконечной памяти и сканера, который перемещал символ за символом по памяти, читая то, что находил, и записывая новые символы.
Действия сканера диктуются программой инструкций, которые также хранятся в памяти в виде символов.
Однако создание искусственно интеллигентный быть было не просто.
После многочисленных публикаций, осуждающих продвижение ИИ, государственное финансирование и интерес к этой теме сократились — период, известный как «зима ИИ» с 1974 по 1980 год.
В 1980-х годах эта область была возрождена, когда британское правительство повторно профинансировало ее, отчасти для того, чтобы конкурировать с усилиями Японии.
ИИ стал доступен обычному человеку, когда Apple интегрировала Siri в iPhone в 2011 году, и с тех пор его развитие было на стероидах, поскольку сегодня мы можем испытать ИИ во всех аспектах нашей жизни.
Искусственный интеллект в нашей повседневной жизни.
1. Смартфоны
Машина, с которой мы больше всего взаимодействуем в нашей жизни, — это смартфон, который также является лучшим средством применения ИИ в нашей жизни. Он реализует ИИ в различных аспектах, начиная от личных помощников с голосовым управлением и заканчивая персонализированной рекламой.
Alexa и Google Assistant подняли планку персональных помощников на основе искусственного интеллекта, с помощью которых вы можете планировать весь свой день и управлять своими интеллектуальными устройствами только с помощью голоса.
Faceapp — еще один пример ИИ в нашей жизни, и он сделал deepfakes доступный для всех.
Фильтры Snapchat также основаны на искусственном интеллекте. Потоковые сервисы, такие как YouTube, Netflix, Spotify и т. д., показывают вам персонализированные предложения на основе вашей предыдущей активности.
ИИ настолько силен в этих аспектах, что Spotify запатентовал модель воспроизведения музыки в соответствии с вашим эмоциональным состоянием, возрастом, полом и т. д.
2. Самоуправляемые автомобили
Одно из величайших изобретений 21 века — беспилотный автомобиль. Uber, Tesla и Google изменили парадигму транспорта, сделав его доступным. Беспилотные автомобили — это гигантский шаг к созданию мира, управляемого искусственным интеллектом.
В 2004 году DARPA, Агентство перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США, начало работу над проектом по созданию беспилотного автомобиля.
Цель проекта состояла в том, чтобы создать беспилотный автомобиль, который мог бы безопасно двигаться в пробке без вмешательства человека. DARPA использовало для проекта автомобиль Truck, модифицированный Toyota Prius.
Проект был завершен в 2007 году, но технология так и не была обнародована. В 2012 году Google стала первой компанией, выпустившей на рынок беспилотный автомобиль, и мир увидел смену парадигмы в области транспорта.
3. Умная бытовая техника
Умный дом — это пример дома, который является «умным», и он является частью революции «умного дома». Это дом, в котором есть датчики, которые могут отслеживать вашу домашнюю деятельность и могут включать или выключать свет, бытовую технику и т. д., в зависимости от вашего графика.
Amazon Echo, Google Home и Apple Home — популярные примеры умной бытовой техники.
Эти устройства уже оснащены искусственным интеллектом, и «умный дом» станет частью следующей революции в области искусственного интеллекта.
Например, умный дом сможет давать вам персональные советы на основе вашей домашней активности. Дом также может узнать ваш распорядок и график и адаптироваться к нему. Он также может узнать ваши предпочтения и предоставить правильную информацию в нужное время.
4. Искусственный интеллект в медицине
ИИ не ограничивается только умной бытовой техникой. Он также присутствует в медицинской промышленности. ИИ может сделать медицинский мир более эффективным и доступным. ИИ можно использовать для раннего выявления заболеваний и улучшения результатов лечения.
В 2013 году IBM представила Watson, систему обработки естественного языка, которая может читать медицинские статьи и помогать врачам диагностировать пациентов. Система также может предоставить врачам наиболее актуальную информацию и рекомендации, основанные на истории болезни пациента.
ИИ также используется, чтобы сделать операции более точными и менее болезненными. Глубокое обучение был использован для создания компьютерной системы, которая распознает и предсказывает сердечные заболевания. Система может быть использована для обнаружения сердечных приступов и предотвращения их.
5. Виртуальные помощники
Виртуальные помощники, такие как Cortana от Microsoft и Siri от Apple, являются частью революции ИИ. Они похожи на личных помощников, но основаны на виртуальном мире. Виртуальные помощники призваны помочь вам найти информацию в виртуальном мире.
Например, Cortana может искать информацию о местах, погоде, рейсах и т. д.
6. азартные игры
Игры — это часть революции ИИ.
Игровая индустрия движется в сторону игр, управляемых искусственным интеллектом. В 2014 году Electronic Arts выпустила первую игру, управляемую искусственным интеллектом, Star Wars Battlefront 2. В игру может играть управляемый искусственным интеллектом персонаж, которым может управлять пользователь.
Игра представляет собой многопользовательскую онлайн-игру, в которую играет команда из двух человек. Персонаж, управляемый ИИ, — имперский штурмовик. В игре четыре карты, и играть можно в разных режимах.
С появлением искусственного интеллекта в индустрии видеоигр видеоигры станут веселее, интереснее и увлекательнее.
Сфера видеоигр — лучший пример ИИ, потому что это огромная часть нашей жизни.
Уже сейчас можно использовать ИИ для создания видеоигр, превосходящих те, что доступны на рынке.
Например, видеоигра может использовать ИИ для обнаружения движения игрока и воспроизведения музыки на его основе.
7. chatbots
Чат-боты — это тип ИИ, который используется для взаимодействия с пользователями.
Идея чат-ботов состоит в том, чтобы создать компьютерную программу, которая может общаться с людьми. Первый чат-бот был разработан в 1963 году доктором Джозефом Вейценбаумом.
Чат-боты используются для общения с людьми в дружеской и разговорной манере.
Чат-боты также могут предоставлять информацию людям.
Например, в Facebook Messenger и WhatsApp есть чат-бот, который поможет вам найти нужную информацию.
Чат-боты не ограничиваются только Facebook и WhatsApp.
Есть много других чат-ботов, доступных в Интернете. Например, Amazon Alexa может отвечать на ваши вопросы, воспроизводить музыку и управлять вашей бытовой техникой, как обсуждалось ранее.
8. робототехника
Робототехника и ИИ — это мощная комбинация для автоматизации задач, а передовая робототехника — это роботы, полностью основанные на ИИ.
Роботы принимают решения, как люди, через обучение с помощью машины и встроенный в них ИИ. Обучение машинному обучению теперь используется для создания роботов.
Для обучения модели компьютерного зрения используются многочисленные наборы данных, чтобы роботы могли различать разные объекты и выполнять операции в правильном порядке.
9. Банковское дело
ИИ также используется в банковской сфере, чтобы помочь пользователям совершать транзакции и предоставлять финансовые услуги.
Первым банком, использовавшим ИИ, был Первый национальный банк Бостона.
В 1960 году банк использовал программу для улучшения обслуживания клиентов. Программа помогла банку анализировать транзакции клиентов.
ИИ в банковском деле не ограничивается Первым национальным банком Бостона.
Многие другие банки внедрили ИИ, чтобы предоставлять своим клиентам более качественные услуги.
Что готовит для вас будущее ИИ?
ИИ имеет большой потенциал. Тем не менее, он также имеет много проблем.
Например, стоимость ИИ очень высока, и она будет расти по мере роста отрасли.
Al search на телефоне что это такое простыми словами
Huawei представила свой поисковик на замену Google. Как им пользоваться
Даже если вы не пользуетесь смартфонами Huawei, скорее всего, вы знаете, что AppGallery – это собственный магазин приложений китайской компании, который она запустила на замену Google Play. Несмотря на довольно широкий ассортимент, который за последний год сильно разросся, многие популярные программы там по-прежнему отсутствуют из-за санкций США. Поэтому Huawei, чтобы не ограничивать своих пользователей, начала предлагать им устанавливать APK недоступных приложений. Для этого китайцы придумали специальный сервис под названием Petal Search, с помощью которого можно искать установочные файлы нужных приложений. Но, как теперь оказалось, не только их.
Huawei проапгрейдила Petal Search и расширила его поисковые возможности. Теперь это не просто площадка для поиска приложений, но и вполне себе рабочая замена «Google Поиску». Китайские разработчики заручились помощью Mail.ru и интегрировали фирменный поисковик почтового сервиса в Petal Search, позволив искать сразу по нескольким направлениям: в интернете, в социальных сетях, по картинкам, видео, новостям и ответам Mail.ru. Получается, что поисковый охват у Petal Search оказался даже шире, чем у Google.
Как пользоваться Petal Search
Petal Search доступен в AppGallery. Поэтому, если у вас смартфон Huawei или Honor, вы можете без проблем скачать его оттуда:
Petal Search — новый поисковик Huawei на замену Google
Petal Search позволяет искать и в интернете, и в социальных сетях
Особенно полезными, на мой взгляд, являются интеграция «Ответов Mail.ru», где можно найти ответы на самые глупые и странные вопросы, и поиск по социальным сетям. Как известно, холдинг Mail.ru владеет и «ВКонтакте» и «Одноклассиками». Поэтому нет ничего удивительного в том, что его собственный поиск, которым пользуется Huawei, предлагает искать на этих площадках. Правда, пока эта функция находится в стадии бета-тестирования, но уже сейчас работает вполне исправно.
Как искать по ответам Mail.ru
Petal Search ищет даже по «Ответам Mail.ru»
Но, помимо собственно поиска, Petal Search предлагает и ряд вспомогательных функций вроде индивидуальных новостных подборок, поиск и покупку авиабилетов прямо из панели поиска, а в перспективе там появится и раздел аналогичный «Google Покупкам», откуда можно будет напрямую приобретать те или иные товары, продавцы которых заключили с поисковой системой особое соглашение. В общем, Huawei правильно сделала, что бросила вызов Google, ведь теперь у неё появилось куда больше рычагов воздействия на пользователей и способов обрести независимость от поискового гиганта.
Huawei не выпустит Android 11 для своих смартфонов из-за санкций США
Очевидно, что Huawei внедрила в Petal Search поисковую систему, не только и не столько для того, чтобы конкурировать с Google, а потому что опасалась, что поисковый гигант просто отключит её от своего сервиса, как уже произошло со всеми остальными. Более того, китайцы не могли себе позволить, чтобы их клиенты, покупающие их фирменные смартфоны, искали информацию на вражеской поисковой площадке. Поэтому было решено заручиться поддержкой местных поисковиков в разных странах и выкатить что-то конкурентоспособное. В итоге так и вышло.
Новости, статьи и анонсы публикаций
Свободное общение и обсуждение материалов
Наверное, вам, как и мне, неоднократно попадалась реклама о способах лёгкого заработка в интернете. Но, несмотря на то что в призывы «мамочек в декрете» присоединиться к ним и получать без напряга 50-100 тысяч рублей в месяц никто не верит, способы немного заработать на карман действительно существуют. Один из них предлагает – кто бы вы думали – Google.
Сразу предупреждаю: миллионы там вы не заработаете, да и потратить полученное сможете только в Google Play. Но ведь это лучше, чем ничего. Не так ли?
WhatsApp уже давно старается показать всем, что именно этот мессенджер является самым безопасным. Пусть его инструменты и можно считать стандартными, но такая работа не может не радовать. В мессенджере используется сквозное шифрование чатов, а это значит, что доступ посторонних к информации из переписки практически невозможен.
Однако одна дыра в безопасности все же есть и сейчас разработчики активно стараются чем-то ее заткнуть. Дело в том, что резервные копии чатов, которые пользователи хранят в облаке, потенциально менее безопасны. Получить к ним доступ проще, чем к самой переписке. И именно в этом направлении работают специалисты.
WhatsApp, в отличие от Telegram, имеет куда больше функциональных ограничений. Помимо того, что вы не можете перенести переписку между iOS и Android, для использования мессенджера на компьютере всегда было нужно держать рядом подключенный смартфон. Естественно, это не делало его удобнее. Ведь ограничение состояло не только в необходимости поддерживать соединение, но и использовать для связи именно мобильную связь, даже если сам компьютер уже подключён к безлимитной сети Wi-Fi. Впрочем, сегодня мы расскажем вам, как пользоваться WhatsApp Web без телефона.
Упаси Господи от поиска в Mai.сру
Кого-то устроит, а кому надо — переключат. Я к примеру везде использую DDuckDuckGo
Petal Search что это за приложение — Отзывы
Если вы нашли на своем устройстве непонятную программу, не спешите ее удалять. Прочитайте, что же это за приложение на вашем смартфоне Petal Search, и какие о нем отзывы у пользователей. Мы расскажем, что люди думают об удобстве современного мобильного сервиса Хуавей.
Что это за приложение на Huawei?
В 2019 году на фоне экономической войны с Китаем США включили Huawei в список потенциально опасных компаний. В результате Google было запрещено сотрудничать с этой организацией. Поэтому выпущенные после этого мобильные устройства Хуавей не могут работать на операционной системе Андроид.
Это мобильный сервис для смартфонов компании Huawei. Программа поддерживает HMS. Это позволяет скачивать приложения на устройства марки Хуавей.
Сервис работает на базе поисковика Petal. На главной странице вы увидите автоматически обновляемую ленту последних новостей. Сверху будет располагаться поисковая строка. С ее помощью можно находить информацию и приложения.
Поначалу пользователей смущает отсутствие Плей Маркета. Интересно, что это приложение Petal Search заслужило отзывы положительного содержания довольно быстро. Так как система Хуавей базируется на исходном коде от Google, владельцы смартфонов быстро к ней привыкают.
Что может предложить пользователю агрегатор приложений Petal:
Результат выдачи систематизируется с учетом релевантности, даты публикации и множества прочих нюансов. Процесс ранжирования полностью автоматизирован. Гарантирована полная защита от ручной коррекции.
Каким образом Petal Search обходится без сервисов Google
С 2019 года Хуавэй не может предустанавливать на свои гаджеты сервисы Гугл. Поэтому китайской компании пришлось делать собственные приложения, аналогичные программам Maps, Photo, Play Market. На флагманских смартфонах Honor V30 Pro, Huawei Mate 30 Про и более поздних устройствах была полностью заблокирована легальная возможность ставить софт от Google.
Стоит отметить, что это приложением под названием Petal Search позволяет скачивать приложения, недоступные через AppGallery. Например:
Чтобы не скачать на свое устройство вирусы, почитайте отзывы о Петал Серч. Следите за безопасностью своих данных и не предоставляйте их подозрительным программам или сайтам.
С помощью поисковой строки можно также найти и обычный набор официальных версий популярных программ. Это Instagram, WhatsApp, Facebook и другой подобный софт.
Также можно самостоятельно ставить Гугл-сервисы. Наличие поисковой строки помогает находить сайты с пиратским софтом и устанавливать на свой смартфон любые нужные программы. Однако нужно учитывать, что Google периодически их блокирует на телефонах марки Huawei. Кроме того, если приложение отсутствует в AppGallery, то его необходимо обновлять вручную.
Отзывы о приложении Петал Серч
Сервис Хуавей появился недавно и остается недоработанным. Одним из ключевых недостатков софта является то, что программы из AppGallery часто ссылаются на приложения Google, которые не работают на устройствах Huawei. Однако при желании сервисы от Гугл можно установить на телефоны от Хуавей.
В процессе инсталляции придется немного повозиться. Посмотрите видео, чтобы было понятно, как это делается. Если для вашей марки телефона перечисленные методы не помогают, поищите альтернативные способы в описании к ролику на Youtube.
К сожалению, собственного приложения для проведения онлайн-оплаты на телефонах Хуавей нет. В 2020 году для переводов использовался посторонний сервис « Кошелек ». Однако пользователи выражают недоверие этому приложению в отзывах на Petal Search и Huawei.
Безопасно осуществлять транзакции можно и при помощи « Кошелька ». Для этого воспользуйтесь запасной картой. Перечисляйте туда деньги прямо перед оплатой покупки через интернет.
Видео-инструкция
Подробнее о том, что же это за приложение под названием Petal Search, и какие о нем отзывы, смотрите в данном видео.
Al-search: что это за приложение на Honor
Большинство интернет-пользователей считают, что они вольны делать все, что хотят, но это не так. При вводе любого запроса в строку поиска, прежде всего браузер показывает информацию от крупных рекламодателей и предлагает множество товаров, услуг, баннеров. Аналогичный процесс при работе с файлами и папками требует иного подхода. Приложение Al-search on Honor предназначено для того, чтобы сделать персональный поиск еще более эффективным, учитывая индивидуальные предпочтения владельца смартфона. Многие пользователи скептически относятся к этому продукту на базе Android, считая его просто дубликатом большинства стандартных функций гаджета.
Что это
Al-search (Активный Логический Поиск) — это приложение для Android, которое осуществляет поиск, извлечение, анализ и организацию файлов и файловых структур на вашем устройстве.
По сути, это интеллектуальная система, в которой предусмотрены настройки глубокого поиска. Пользователь может указать исключения — файлы и папки, которые не должны быть включены в реестр. Таким образом, система понимает запрос и видит документы и контент, созданные в определенный период времени или соответствующие другим условиям.
После анализа предоставленных материалов и информации, приложение дает наиболее точные результаты. В то же время Al-search способен оценить все в целом, сгруппировать результаты и представить детальный журнал поиска владельцу гаджета. Если все прошло успешно, пользователь может сохранить логические настройки, чтобы при необходимости вернуться к этому алгоритму в будущем.
Нужно ли
AL-Search — это расширенный интерфейс с расширенными настройками, полезный для тех, кто ежедневно сталкивается с многогранными задачами, но не имеет достаточно времени для дополнительного анализа полученных результатов. С помощью интеллектуально введенных параметров приложения владелец гаджета получает выходной результат, который наилучшим образом соответствует заданным критериям.
Пользователь должен ограничиться стандартными настройками или расширить возможности и повысить эффективность поиска данных на устройстве с помощью дополнительного программного обеспечения. Однако разработчики предлагают много интересных функций и инструментов, которые могут анализировать и организовывать файлы поверх всего остального.
AL-Search for Honor app для Android — это мощный механизм настройки параметров поиска с анализом, группировкой результатов, настройками обнаружения исключений. Те, кто не часто используют эти функции, могут сделать с основными параметрами и не устанавливают это программное обеспечение.
Al-search: что это за приложение на Honor и нужно ли оно на Андроид?
08.11.2020 395 Просмотры
Большинство пользователей интернета считают, что свободны в своих действиях однако это далеко не так. Вводя в поисковую строку какой-либо запрос, в первую очередь браузер показывает информацию от главных рекламодателей, предлагает множество товаров, услуг, баннеров. Аналогичный процесс при работе с файлами и папками требует иного подхода. Сделать персональный поиск еще эффективнее с учетом индивидуальных предпочтений владельца смартфона призвано приложение Al-search на Honor. Многие пользователи скептически относятся к данному продукту на базе Андроид, считая его просто дублером большинства стандартных функций гаджета.
Что это
Al-search (Active Logic Search) – приложение для ОС Андроид, задача которого поиск, восстановление, анализ и систематизация файлов и файловых структур устройства.
По сути это интеллектуальная система, где предусмотрены глубокие настройки поиска. Пользователь может указать исключения – файл и папки, которые не должны попасть в реестр. Таким образом, система понимает запрос и видит документы и содержимое, созданное за конкретный промежуток времени или соответствующее иным условиям.
Нужно ли
AL-Search – продвинутый интерфейс с расширенными настройками, которые пригодятся тем, кто ежедневно соприкасается с разноплановыми задачами, но не имеет достаточного количества времени на дополнительный анализ полученных результатов. С помощью грамотно вставленных параметров приложения владелец гаджета на выходе получает искомый результат максимально соответствующий выставленным критериям.
Приложение AL-Search для Honor на Андроид является мощным движком конфигурации параметров поиска с возможностью анализа, группирования результатов, настройками определения исключений. Тем, кто не часто прибегает к этим функциям может обойтись базовыми параметрами и не устанавливать этот софт.
Petal Search: что это за приложение на Андроид, как пользоваться?
04.08.2021 2 Просмотры
С недавних пор вышло приложение для мобильных устройств с операционной системой Андроид. Разработчиком его является китайская компания Huawei. Благодаря тому, что корпорации требовался оригинальный аналог площадок App Store и Google Play, специалисты компании создали этот сервис. Давайте разберемся, что он из себя представляет, как им пользоваться.
Обзор функциональных возможностей
По сути этот сервис является поддержкой функционала HMS, благодаря которому у пользователей появилась возможность скачивать приложения на устройствах Андроид.
В верхней стороне расположена строка поиска нужной информации и приложений. Функционал программы Petal Search является многоаспектным, что позволяет получить:
Таким образом, система программы учитывает релевантность, дату публикаций и другой ряд особенностей. Алгоритм ранжирования разработан на автоматической основе. Здесь доступна полная защита от ручной коррекции.
Здесь можно запустить любое приложение, и даже программу от Сбербанка – SberPlay, в котором можно быстро проводить безопасные транзакции платежей: оплачивать в Интернет-магазинах покупки и переводить другим пользователям денежные средства.
Petal Search абсолютно удобный и понятный даже новичку. В нем можно разобраться с первого раза, поскольку оно представлено интуитивно актуальной поисковой системой. В последнее время сервис становится популярным агрегатом по всему миру, позволяющим скачивать любые сервисы и пользоваться абсолютно бесплатно.
Источник: telefon-podarit.ru