Главные трудности в создании собственных приложений с искусственным интеллектом и как их преодолеть

Создание пользовательских приложений с искусственным интеллектом — это большая перспектива для организаций, которые хотят использовать ИИ для решения уникальных бизнес-проблем, оптимизации задач или создания новых продуктов. Тем не менее, создание специального инструмента искусственного интеллекта может быть сложным, длительным и дорогостоящим, особенно без знания возможных препятствий. От обработки данных до выбора наилучшей настройки, многие препятствия могут замедлить процесс.

В этой статье мы рассмотрим основные проблемы, с которыми сталкиваются разработчики при создании пользовательских приложений с искусственным интеллектом, и предложим советы, как их преодолеть, стремясь к более плавному и успешному пути разработки.

Требования к техническим знаниям

Традиционно для создания специального приложения ИИ требуются навыки кодирования и алгоритмов. Создание мощных моделей искусственного интеллекта часто требует глубокого владения данными, математикой и такими языками, как Python. Однако благодаря платформам с низким кодом и без кода теперь вы можете создавать собственные приложения искусственного интеллекта без особых технических знаний. Эти платформы упрощают процесс, предлагая готовые шаблоны и простые в использовании экраны, которые позволяют пользователям создавать приложения с искусственным интеллектом с помощью перетаскивания и сброса или указаний.

Используя эти инструменты, компании, которые не имеют собственных экспертов по искусственному интеллекту, все еще могут использовать мощность ИИ в соответствии со своими потребностями. Однако, даже с учетом этих достижений, очень важно понимать основы разработки ИИ, чтобы выбрать правильный инструмент для работы.

Обработка и управление большими наборами данных и управление ими

Данные являются основой искусственного интеллекта, и количество данных, которыми вы располагаете, влияет на эффективность работы искусственного интеллекта. Однако работать с большими наборами данных может быть трудно. Проблемы включают то, как собирать, очищать и хранить данные. Данные часто поступают из разных источников и отображаются в разных форматах, что требует стандартизации и подготовки для правильного использования моделями ИИ. Кроме того, необработанные данные часто имеют недостатки — отсутствующие части, полные ошибок или просто неправильные — поэтому их нужно тщательно очищать и сортировать.

Чтобы справиться с этими проблемами, компании должны использовать эффективные практики обработки данных. Инструменты, которые помогают очистить и упорядочить данные, могут сэкономить время и уменьшить количество ошибок. Наличие мощных решений для хранения данных является ключевым, а облачные службы, такие как AWS, Google Cloud и Azure, предлагают масштабируемое хранилище со встроенными инструментами обучения. Кроме того, компаниям стоит подумать об использовании элементов управления версиями данных, чтобы поддерживать надежность данных, что важно для постоянного изучения и обновления модели.

Выбор правильной модели и алгоритма ИИ

Выбор правильной модели ИИ и алгоритма для проекта является большой проблемой в работе ИИ. Различные алгоритмы работают лучше всего для разных задач, и на выбор влияют такие вещи, как тип данных, цели проекта и требуемая точность. Со многими опциями, такими как нейронные сети, деревья решений и опорные векторные машины, неправильный выбор может ухудшить производительность или даже вызвать сбой.

Чтобы справиться с этим, используйте четкий метод подбора моделей. Начните с определения потребностей проекта и его границ, что поможет сузить выбор модели. Проведите исследование, чтобы проверить каждую из трех основных моделей на выборочных данных, прежде чем перейти к полной разработке. Кроме того, использование предварительно обученных моделей и передача знаний полезны, когда создание с нуля слишком дорого.

Такие инструменты, как Google AutoML или Microsoft Azure Machine Learning, могут облегчить выбор модели, предлагая алгоритмы на основе набора данных.

Обеспечение интерпретируемости и объясняемости модели

Программы искусственного интеллекта могут быть действительно хороши в том, что они делают, но они часто кажутся « черными ящиками », потому что их трудно понять. В таких сферах, как здравоохранение, финансы и право, где правила требуют, чтобы ИИ был четким и честным, жизненно важно знать, как ИИ делает свой выбор. Когда пользователи не видят, как принимаются решения, они могут потерять доверие к программе.

Чтобы исправить это, разработчики должны сосредоточиться на моделях, которые просты и легко объяснить, таких как деревья решений или линейные уравнения, особенно в областях со строгими правилами. Другим способом является использование таких инструментов, как SHAP (Additive Explanations Shapley) и LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), чтобы помочь объяснить даже самые сложные модели.

Регулярные проверки и четкие отчеты также помогают сделать выбор ИИ более легким для понимания и доверия, давая пользователям и заинтересованным сторонам большее чувство уверенности в том, что ИИ может сделать.

Создание масштабируемой инфраструктуры

Создание пользовательских приложений с искусственным интеллектом требует надежных, масштабируемых установок для управления растущими данными, потребностями пользователей и сложностью модели по мере расширения приложения. Без масштабируемости повышается риск проблем, что приводит к задержкам и низкой производительности, что затрудняет стабильность взаимодействия с пользователем. Ключевыми частями инфраструктуры являются вычислительная мощность, пространство для хранения и скорость сети, которые должны плавно расти вместе с приложением.

Облачные службы, такие как Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) и Microsoft Azure, предлагают гибкие масштабируемые настройки, которые расширяются вместе с приложением. Эти платформы обеспечивают вычислительную мощность по требованию с помощью GPU и TPU, специально разработанных для задач AI. Кроме того, использование таких контейнерных технологий, как Docker и Kubernetes, обеспечивает гибкое и масштабируемое развертывание, помогая приложениям бесперебойно работать в различных настройках. Использование этих инструментов гарантирует, что приложения ИИ смогут развиваться в будущем без потери качества производительности.

Итог

Создание пользовательских приложений с искусственным интеллектом — это сложно, но оно того стоит, поскольку каждый шаг имеет свои препятствия. Командам, у которых нет полного плана, может быть сложно от технических навыков и решения проблем с данными до выбора правильной модели и расширения.

Следуя советам, вы можете создавать приложения ИИ, которые будут хорошо работать и отвечать потребностям вашего бизнеса. Благодаря четкому планированию и нужным инструментам любая организация может воспользоваться возможностями искусственного интеллекта и создать интеллектуальные решения, которые приведут к успеху в бизнесе.