Головні труднощі у створенні власних додатків зі штучним інтелектом і як їх подолати

08.01.25

0

1 348

0

Створення користувальницьких додатків зі штучним інтелектом — це велика перспектива для організацій, які хочуть використовувати ШІ для вирішення унікальних бізнес-проблем, оптимізації завдань або створення нових продуктів. Тим не менш, створення спеціального інструменту штучного інтелекту може бути складним, тривалим і дорогим, особливо без знання можливих перешкод. Від обробки даних до вибору найкращого налаштування, багато перешкод можуть уповільнити процес.

У цій статті ми розглянемо основні проблеми, з якими стикаються розробники під час створення користувальницьких додатків зі штучним інтелектом, і запропонуємо поради, як їх подолати, прагнучи до плавнішого та успішнішого шляху розробки.

Создание пользовательских приложений с искусственным интеллектом
Image Credits: Getty Images

Вимоги до технічних знань

Традиційно для створення спеціального додатка ШІ потрібні навички кодування та алгоритмів. Створення потужних моделей штучного інтелекту часто вимагає глибокого володіння даними, математикою та такими мовами, як Python. Однак завдяки платформам із низьким кодом і без коду тепер ви можете створювати власні програми штучного інтелекту без особливих технічних знань. Ці платформи спрощують процес, пропонуючи готові шаблони та прості у використанні екрани, які дозволяють користувачам створювати додатки зі штучним інтелектом за допомогою перетягування та скидання або вказівок.

Використовуючи ці інструменти, компанії, які не мають власних експертів зі штучного інтелекту, все ще можуть використовувати потужність ШІ відповідно до своїх потреб. Однак, навіть з урахуванням цих досягнень, дуже важливо розуміти основи розробки ШІ, щоб вибрати правильний інструмент для роботи.

Обробка та керування великими наборами даних

Дані є основою штучного інтелекту, і кількість даних, які ви маєте, впливає на ефективність роботи штучного інтелекту. Однак працювати з великими наборами даних може бути важко. Проблеми включають те, як збирати, очищати та зберігати дані. Дані часто надходять із різних джерел і відображаються в різних форматах, що потребує стандартизації та підготовки для правильного використання моделями ШІ. Крім того, необроблені дані часто мають недоліки — відсутні частини, повні помилок або просто неправильні — тому їх потрібно ретельно очищати та сортувати.

Щоб впоратися з цими проблемами, компанії повинні використовувати ефективні практики обробки даних. Інструменти, які допомагають очистити й упорядкувати дані, можуть заощадити час і зменшити кількість помилок. Наявність потужних рішень для зберігання даних є ключовим, а хмарні служби, такі як AWS, Google Cloud і Azure, пропонують масштабоване сховище з вбудованими інструментами навчання. Крім того, компаніям варто подумати про використання елементів керування версіями даних, щоб підтримувати надійність даних, що важливо для постійного вивчення та оновлення моделі.

Вибір правильної моделі та алгоритму ШІ

Вибір правильної моделі ШІ та алгоритму для проекту є великою проблемою в роботі ШІ. Різні алгоритми найкраще працюють для різних завдань, і на вибір впливають такі речі, як тип даних, цілі проекту та необхідна точність. З багатьма опціями, такими як нейронні мережі, дерева рішень і опорні векторні машини, неправильний вибір може погіршити продуктивність або навіть спричинити збій.

Щоб впоратися з цим, використовуйте чіткий метод підбору моделей. Почніть із визначення потреб проекту та його меж, що допоможе звузити вибір моделі. Проведіть дослідження, щоб перевірити кожну з трьох основних моделей на вибіркових даних, перш ніж перейти до повної розробки. Крім того, використання попередньо навчених моделей і передача знань є корисними, коли створення з нуля надто дороге.

Такі інструменти, як Google AutoML або Microsoft Azure Machine Learning, можуть полегшити вибір моделі, пропонуючи алгоритми на основі набору даних.

Забеспечення інтерпренованості та пояснюваності моделі

Програми штучного інтелекту можуть бути справді хорошими в тому, що вони роблять, але вони часто здаються « чорними ящиками », тому що їх важко зрозуміти. У таких сферах, як охорона здоров’я, фінанси та право, де правила вимагають, щоб ШІ був чітким і чесним, життєво важливо знати, як ШІ робить свій вибір. Коли користувачі не бачать, як приймаються рішення, вони можуть втратити довіру до програми.

Щоб виправити це, розробники повинні зосередитися на моделях, які прості та легко пояснити, як-от дерева рішень або лінійні рівняння, особливо в областях із суворими правилами. Іншим способом є використання таких інструментів, як SHAP (Additive Explanations Shapley) і LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), щоб допомогти пояснити навіть найскладніші моделі.

Регулярні перевірки та чіткі звіти також допомагають зробити вибір ШІ легшим для розуміння та довіри, даючи користувачам і зацікавленим сторонам більше відчуття впевненості в тому, що ШІ може зробити.

Створення масштабованої інфраструктури

Створення користувальницьких додатків зі штучним інтелектом потребує надійних, масштабованих установок для керування зростаючими даними, потребами користувачів і складністю моделі в міру розширення програми. Без масштабованості підвищується ризик проблем, що призводить до затримок і низької продуктивності, що ускладнює стабільність взаємодії з користувачем. Ключовими частинами інфраструктури є обчислювальна потужність, простір для зберігання та швидкість мережі, які мають плавно зростати разом із додатком.

Хмарні служби, як-от Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) і Microsoft Azure, пропонують гнучкі масштабовані налаштування, які розширюються разом із програмою. Ці платформи забезпечують обчислювальну потужність на вимогу за допомогою GPU та TPU, спеціально розроблених для завдань AI. Крім того, використання таких контейнерних технологій, як Docker і Kubernetes, забезпечує гнучке та масштабоване розгортання, допомагаючи програмам безперебійно працювати в різних налаштуваннях. Використання цих інструментів гарантує, що додатки ШІ зможуть розвиватися в майбутньому без втрати якості продуктивності.

Підсумок

Створювати користувальницькі додатки зі штучним інтелектом – це складно, але воно того варте, оскільки кожен крок має свої перешкоди. Командам, які не мають повного плану, можуть бути складно від технічних навичок і вирішення проблем із даними до вибору правильної моделі та розширення.

Дотримуючись порад, ви можете створювати програми ШІ, які добре працюватимуть і відповідатимуть потребам вашого бізнесу. Завдяки чіткому плануванню та потрібним інструментам будь-яка організація може скористатися можливостями штучного інтелекту та створити інтелектуальні рішення, які приведуть до успіху в бізнесі.

Залишити коментар

Актуальне

Вчені знайшли «найвагоміший доказ» існування життя на далекій планеті

Інновації

Вчені знайшли «найвагоміший доказ» існування життя на далекій планеті

BioTech

Вчені знайшли нові, але попередні докази того, що далекий світ, що обертається навколо іншої зірки, може бути домом для життя. Кембриджська команда, я...

19.04.25

706

0
Квартальні продажі Hermès постраждали через слабкий попит на предмети розкоші в Китаї

Аналітика

Квартальні продажі Hermès постраждали через слабкий попит на предмети розкоші в Китаї

Аналітика

Продажі Hermès на початку року постраждали через зниження попиту в Китаї, що показало, що навіть найстійкіший постачальник товарів класу люкс не уникн...

17.04.25

529

0
Female Freedom Forum 2025: у Києві відбувся натхненний благодійний захід

Пресреліз

Female Freedom Forum 2025: у Києві відбувся натхненний благодійний захід

Бізнес

13 квітня в Києві, у готелі «Прем'єр Палац», вже втретє відбувся Female Freedom Forum 2025 — благодійний захід про жіночу сміливість, свободу та розви...

17.04.25

596

0
Підпишіться на нас

Раз на тиждень ми будемо надсилати Вам найцікавіші новини тижня

Конфіденційність гарантована

Популярні статті

Для еліти будують бункер вартістю 300 мільйонів доларів на випадок Третьої світової війни

Бізнес

Для еліти будують бункер вартістю 300 мільйонів доларів на випадок Третьої світової війни

Нерухомість

У 2026 році планується відкрити розкішний бункер «судного дня», призначений лише для членів, з басейнами, охороною здоров’я на основі штучного інтелек...

25.01.25

44 584

0
Гранти для підтримки ідей та бізнесу 2024

Гранти для підтримки ідей та бізнесу 2024

В Україні можна отримати грант на бізнес чи реалізацію ідеї. Війна не зупинить зростання економіки та прогрес в розвитку нашої країни. Розповідаємо пр...

15.01.24

7 919

2
10 головних фінтех-інновацій, які ви повинні знати

Інновації

10 головних фінтех-інновацій, які ви повинні знати

Fintech

Фінансові технології або фінтех - це більше, ніж просто модне слово у світі фінансових послуг. Користувачі, а також підприємства наздоганяють тенденці...

12.10.23

6 222

1
Google каже, що його новий квантовий чіп вказує на існування кількох всесвітів

Інновації

Google каже, що його новий квантовий чіп вказує на існування кількох всесвітів

Інновації

Google у понеділок анонсувала Willow, свій останній, найкращий квантовий обчислювальний чіп. Заяви Google щодо цього чіпа щодо швидкості та надійності...

11.12.24

5 848

0
Макдональдс: Гамбургери на першому плані, але нерухомість - основа доходу

Макдональдс: Гамбургери на першому плані, але нерухомість - основа доходу

Чи знали ви, що найбільша мережа закладів швидкого харчування, "Макдональдс", насправді отримує велику частину своїх прибутків від нерухомості? За ві...

08.11.23

5 822

1

 

Опитування
У якій соцмережі ви проводите найбільше часу?
Facebook
13% (42)
Instagram
6% (21)
TikTok
9% (31)
Telegram
23% (77)
Youtube
32% (108)
Twitter
1% (5)
А що це?
15% (50)
Залишити коментар

Натиснувши «Прийняти всі cookie-файли» ви погоджуєтесь на розміщення всіх cookie-файлів на вашому пристрої. Ви можете змінювати налаштування cookie-файлів або відкликати вашу згоду на їх використання у будь-який час натиснувши на «Налаштування cookie-файлів».