Як створити програмне забезпечення на базі ШІ: повний посібник

Експерти стверджують, що зростання штучного інтелекту є настільки ж важливим, як винахід друкарського верстата або перший персональний комп'ютер. Це вже стало основною сферою в розробці програмного забезпечення з величезним потенціалом для зростання.

Понад половина бізнесів використовують ШІ у своїй діяльності, а 76% компаній збільшили свої інвестиції в ШІ у 2023 році. Statista прогнозує, що глобальний ринок виросте до майже двох трильйонів доларів США до 2030 року, порівняно з 95,6 мільйона доларів США у 2021 році.

Але як створити програмне забезпечення на основі ШІ? Розробка програмного забезпечення штучного інтелекту все ще є складним процесом, оскільки технології змінюються так швидко. Ви можете найняти досвідчених постачальників, щоб вони зробили це для вас.

Команда Stfalcon підготувала посібник, щоб показати вам, як створити власне програмне забезпечення на базі ШІ та які кроки потрібно зробити перед початком.

Що таке штучний інтелект і як він працює?

Штучний інтелект (ШІ) дозволяє комп'ютерам виконувати завдання, які зазвичай виконують люди.

Вважається, що він "розумний", оскільки може навчатися, міркувати, вирішувати проблеми, сприймати та використовувати мову. Навчання — це найвідоміша риса ШІ. Різні техніки можуть навчити алгоритми виконувати конкретні завдання.

Міркування дозволяє ШІ робити висновки на основі ситуацій. Хоча були досягнуті певні успіхи, це залишається великою проблемою, оскільки висновки не завжди є релевантними.

Це працює шляхом аналізу поточного стану та бажаної мети, виявлення перешкод і поступового їх подолання.

Сприйняття в ШІ відбувається через датчики та комп'ютерний зір, на відміну від людей, які використовують свої органи чуття.

Використання мови стало легшим для ШІ після розробки обробки природної мови (NLP). Тепер він може розуміти та відповідати на людську мову.

Ми тільки починаємо працювати зі ШІ, але він вже приносить користь нашому щоденному життю. Отже, як створити програмне забезпечення штучного інтелекту?

По-перше, вам потрібно багато даних для навчання ШІ. Потім потрібно обробити ці дані за допомогою алгоритмів, які є наборами інструкцій, що вказують ШІ, що робити.

Процес роботи ШІ складається з 5 етапів:

1. Вхідні дані: ШІ потребує багато навчальних даних з визначеним контекстом і бажаними результатами.

2. Обробка: ШІ шукає шаблони та інтерпретує дані.

3. Результати даних: ШІ прогнозує успіх або невдачу.

4. Коригування: Якщо ШІ прогнозує невдачу, воно вчиться на помилках і пробує знову.

5. Оцінка: ШІ аналізує дані та робить прогнози.

Різні методи навчання ШІ використовують технології, такі як машинне навчання, нейронні мережі, глибоке навчання, NLP та комп'ютерний зір.

Плануєте запуск цифрового продукту?

Розробляємо стабільні та масштабовані веб- і мобільні застосунки для бізнесу.

напишіть нам

Аліна

Клієнт-менеджер

Чому варто інвестувати в програмне забезпечення на основі штучного інтелекту?

Ось три основні причини, чому розробка програмного забезпечення на основі штучного інтелекту є чудовою можливістю для засновників технічних стартапів та компаній, що займаються програмними продуктами:

• Воно створює більше цінності для користувачів.
• Допомагає залишатися конкурентоспроможним на ринку.
• Призводить до вищих прибутків.

Статистика показує обнадійливі цифри для тих, хто бажає розвивати програмне забезпечення на основі штучного інтелекту. Згідно з даними Accenture, штучний інтелект може подвоїти темпи економічного зростання деяких розвинених країн до 2035 року. Очікується, що глобальний ринок програмного забезпечення на основі штучного інтелекту досягне $126 мільярдів до 2025 року.

Алгоритми штучного інтелекту обробляють великі обсяги даних дуже швидко та точно. Наприклад, чат-боти на основі штучного інтелекту відповідають на запити клієнтів 24/7, звільняючи людські ресурси для складніших завдань. Програмне забезпечення на основі штучного інтелекту аналізує поведінку клієнтів, прогнозує тенденції продажів та автоматизує маркетингові кампанії.

Зважаючи на ці переваги, інвестування в розробку програмного забезпечення на основі штучного інтелекту є розумним кроком для будь-якого стартапу, який прагне отримати конкурентну перевагу.

Що таке програмне забезпечення на основі штучного інтелекту

Розуміння "Що таке програмне забезпечення на основі штучного інтелекту?" може допомогти вам зрозуміти його роль у різних секторах. Програмне забезпечення на основі штучного інтелекту — це комп'ютерна програма, яка може навчатися, приймати рішення та вирішувати проблеми. Штучний інтелект навчає комп'ютери виконувати завдання, подібні до людських. Це включає нейронні мережі та машинне навчання, які вчаться на даних. Глибоке навчання є формою машинного навчання. Воно допомагає у розпізнаванні шаблонів. MIT Technology Review стверджує, що програмне забезпечення глибокого навчання імітує нейрони мозку. Його використовують для ідентифікації шаблонів у звуках, зображеннях та інших даних. Компанії потім використовують штучний інтелект для покращення ведення бізнесу. Це також допомагає їм знаходити області для вдосконалення. Це, у свою чергу, призводить до кращого розподілу людських ресурсів. Це дозволяє людям зосередитися на більш стратегічних та винагороджувальних завданнях.

Як розробити програмне забезпечення на основі штучного інтелекту: 6 кроків

Тепер давайте обговоримо, як розробити програмне забезпечення на основі штучного інтелекту. Процес схожий на розробку будь-якого програмного застосунку, але включає деякі додаткові кроки.

Визначте проблему, яку хочете вирішити за допомогою штучного інтелекту

Перший крок у розробці програмного забезпечення на основі штучного інтелекту - це визначити конкретну проблему, яку ви хочете вирішити. Це більше, ніж просто мати чудову ідею; вам потрібно зрозуміти деталі проблеми та те, як штучний інтелект може її вирішити.

Цей крок є вирішальним. Він допомагає визначити тип штучного інтелекту, який вам потрібен. Це може бути машинне навчання, обробка природної мови або комп'ютерний зір.

На етапі вивчення розробки програмного забезпечення на основі штучного інтелекту основною метою є розуміння проблеми. Завдання полягає в тому, щоб встановити чіткі цілі. Це передбачає збір інформації, аналіз даних і вибір правильної технології. Розробляється прототип для перевірки підходу, а потенційні ризики виявляються та усуваються. Нарешті, створюється детальний план проекту, який слугуватиме орієнтиром у процесі розробки.

Збір даних

Щоб створити програмне забезпечення для штучного інтелекту, наступним кроком є отримання даних. Дані - це як паливо - вони живлять навчання та прийняття рішень. Але не будь-які дані підходять. Вони мають бути правильними - тобто релевантними, всебічними та неупередженими. Існує два типи даних: структуровані та неструктуровані. Структуровані дані організовані акуратно, як у таблиці, що робить їх легкими для використання. Неструктуровані дані - це безлад, наприклад, стенограми дзвінків до служби підтримки, але все ще цінні. Отримання правильних даних є критично важливим для ефективної роботи вашого інструменту штучного інтелекту.

Після збору даних наступним кроком є їх підготовка для вашого інструменту штучного інтелекту. Це передбачає очищення, сортування та організацію даних, щоб вони були готові до введення в систему штучного інтелекту. Очищення даних означає видалення помилок, дублікатів або нерелевантної інформації. Сортування та організація даних допомагають зробити їх зрозумілішими для інструменту для аналізу. Уявіть це як підготовку інгредієнтів перед приготуванням їжі - ви хочете, щоб усе було чистим, нарізаним і готовим до використання.

Після підготовки даних останнім кроком є їх введення в ваш інструмент штучного інтелекту та навчання. Тут відбувається магія. Інструмент використовує дані для вивчення шаблонів, здійснення прогнозів і виконання завдань. Це схоже на навчання дитини - ви показуєте їй приклади, виправляєте помилки, і поступово вона вчиться. Чим більше даних ви вводите в свій інструмент, тим розумнішим він стає. З достатньою кількістю навчання він може почати робити прогнози та приймати рішення самостійно, допомагаючи вам вирішувати проблеми та приймати кращі рішення у вашому бізнесі чи проекті.

Вибір технології штучного інтелекту

Після отримання даних вам потрібно вибрати технологію штучного інтелекту, яка найкраще вам підходить. Існує безліч варіантів, таких як машинне навчання, розпізнавання мови та обробка природної мови, лише для прикладу.

• Машинне навчання (ML) є частиною штучного інтелекту, що займається навчанням комп'ютерів на основі даних. Ці розумні алгоритми аналізують історичні дані, щоб виявити шаблони та зв'язки. Вони можуть передбачати результати, класифікувати інформацію, групувати дані та навіть створювати новий контент, як-от ChatGPT і GitHub Copilot.
• Розпізнавання мови, також відоме як ASR або перетворення мови в текст, дозволяє комп'ютерам перетворювати мову на текст. Воно обробляє аудіо, спрощуючи взаємодію з пристроями за допомогою голосових команд або диктування. Спочатку воно захоплює аудіо. Потім покращує сигнал. Після цього виділяє ознаки мови та перетворює їх на текст. Для точного транскрибування використовуються передові алгоритми та машинне навчання. Це покращує доступність і зручність у багатьох сферах.
• Обробка природної мови (NLP) є важливою частиною ШІ. Вона дозволяє комп'ютерам розуміти, інтерпретувати та використовувати людську мову. Ця галузь є критично важливою для застосувань, таких як віртуальні помічники та послуги перекладу. NLP аналізує та реагує на текстові та мовні дані. Процес NLP має ключові етапи. До них входить підготовка тексту, розподіл його на частини та аналіз значення. Завдяки цим етапам комп'ютери можуть перекладати мови, аналізувати емоції та витягувати інформацію. NLP знаходить застосування в багатьох галузях. Воно автоматизує завдання, підвищує ефективність і покращує користувацький досвід у таких сферах, як охорона здоров'я та фінанси.

Навчання моделі

Щоб створити та навчити свою модель ШІ, вам не обов'язково потрібно писати код самостійно. Існують зручні платформи, відомі як платформи без коду, які спрощують цей процес.

Ці платформи обробляють ваші дані та навчають вашу модель. Популярні платформи ШІ без коду включають Google Cloud AutoML, Amazon SageMaker і Microsoft Azure Machine Learning. Вони пропонують прості інтерфейси для таких завдань, як класифікація зображень і тексту та обробка природної мови.

Ви також можете використовувати візуальні мови програмування. Вони дозволяють вам створювати моделі ШІ, перетягуючи та скидаючи блоки коду. Цей метод є простим і не вимагає навичок програмування, що робить його доступним для більшої кількості користувачів.

Моделювання

На цьому етапі інженери використовують раніше зібрані дані для навчання моделей машинного навчання (ML), застосовуючи різноманітні методи. Наприклад, для цього використовують техніки глибокого навчання та навчання з підкріпленням. Ці методи передбачають подачу великих обсягів даних до моделей ML, щоб вони могли навчатися та покращувати свою продуктивність з часом. Глибоке навчання навчає нейронні мережі за допомогою шарів, щоб виявляти шаблони та прогнозувати їх. Навчання з підкріпленням зосереджується на навчанні моделей приймати рішення. Вони отримують винагороди за правильні дії та покарання за неправильні. Інженери використовують ці методи для створення моделей. Мета полягає в аналізі даних, прогнозуванні та вирішенні проблем у різних сферах.

Тестування та впровадження

Після навчання моделі ми перевіряємо її продуктивність. Потім ми повинні вирішити, чи впроваджувати її, чи продовжити навчання. Або ж ми можемо впровадити модель і продовжувати її вдосконалювати. У процесі розробки та підтримки ми можемо підвищити продуктивність, додати функції та адаптуватися до нових операційних систем. Цей процес забезпечує ефективність, продуктивність і відповідність потребам користувачів і технологій.

Основні проблеми штучного інтелекту в розробці програмного забезпечення

Розробка програмного забезпечення на основі штучного інтелекту приносить багато переваг, але також ставить перед кількома викликами. Ось деякі поширені труднощі, з якими стикаються під час розробки програмного забезпечення ШІ:

Розуміння коду

Штучний інтелект може генерувати код, але часто не повністю розуміє нюанси того, що створює. Це може призвести до помилок і проблем з безпекою, а також до труднощів зі масштабуванням і адаптацією в майбутньому.

Виклики дотримання вимог до даних

Забезпечення високої якості даних, що використовуються для навчання штучного інтелекту, та їх відповідність галузевим нормам є суттєвим викликом. Дані повинні бути доступними, добре керованими та безпечними для ефективного використання в моделях ШІ.

Етичні та правові питання

Використання ШІ в таких сферах, як банківська справа та охорона здоров'я, піднімає етичні та правові питання. До них належать конфіденційність, упередженість і прозорість. Важливо добре управляти цими аспектами, щоб уникнути шкоди.

Точність та надійність

Штучний інтелект іноді може помилятися або вводити в оману. Людський контроль є ключовим для виправлення помилок і забезпечення довіри до ШІ.

Привернення та утримання талантів

Набір та утримання кваліфікованого персоналу в галузі ШІ є складним завданням. Високий попит ускладнює компаніям пошук потрібних людей для розробки складних рішень у сфері ШІ.

Подолання цих викликів вимагає ретельного планування, строгих етичних норм і кваліфікованої команди. Ця команда забезпечує надійність та ефективність рішень на основі ШІ.

Технічні поради для розробки програмного забезпечення штучного інтелекту

Нижче ви знайдете поради, які мають значний вплив на успіх і ефективність рішень на основі ШІ.

Порада #1: Використовуйте машинне навчання для навчання вашої системи

Машинне навчання є необхідним для створення програмного забезпечення для штучного інтелекту. Воно допомагає створювати системи, які навчаються та покращуються з часом. Почніть з чистих, добре структурованих даних, оскільки якість ваших даних безпосередньо впливає на продуктивність вашого ШІ. Переконайтеся, що ваші дані є точними та релевантними для ваших цілей, і уникайте упередженості, забезпечуючи, щоб ваші навчальні дані відображали реальні сценарії. Регулярно оновлюйте вашу модель новими даними, щоб підтримувати її точність і актуальність.

Порада #2: Розробіть скрипти постобробки

Створіть скрипти для автоматичного виправлення поширених помилок у виході моделі. Наприклад, якщо ваша модель генерує код, скрипт може перевіряти та виправляти незбалансовані дужки або відсутні лапки. Це допомагає забезпечити правильність і придатність виходу.

Порада #3: Валідація та виправлення

Використовуйте бібліотеки валідації JSON, доступні в більшості мов програмування, для перевірки виходу на помилки. Якщо помилки виявлені, застосуйте автоматизовані стратегії виправлення. Якщо JSON не можна виправити, розробіть механізм для обробки таких випадків, наприклад, повторіть спробу моделі або надайте стандартну відповідь.

Порада #4: Тонке налаштування вашої моделі

Розгляньте можливість тонкого налаштування вашої моделі для завдань, що передбачають специфічні виходи, такі як генерація JSON-відповідей. Це допоможе моделі стати кращою у виробництві дійсних та точних результатів, покращуючи загальну продуктивність.

Випадки використання програмного забезпечення для інтеграції ШІ

Якщо ви думаєте про запитання "Як створити програмне забезпечення на основі ШІ?", перше питання, яке потрібно вирішити, це "Яке програмне забезпечення на основі ШІ мені слід створити?". Якщо ви плануєте розпочати проект, але застрягли з ідеями, зверніть увагу на ці нові концепції:

Додаток для підтримки психічного здоров'я на основі ШІ: Додаток може пропонувати персоналізовану підтримку психічного здоров'я. Він робить це, аналізуючи дані користувача. Потім надає індивідуальні поради, вправи для розслаблення та стратегії подолання. Він також може з'єднувати користувачів з фахівцями в галузі психічного здоров'я, якщо це необхідно.

Додаток для персоналізованого харчування на основі штучного інтелекту: Харчові звички є особистими. Штучний інтелект може налаштувати ці звички. Наприклад, додаток на основі ШІ збирає дані про здоров'я, спосіб життя та смаки. Потім він створює персоналізовані плани харчування.

Додаток для фінансового планування та інвестицій на основі ШІ: Фінансові технології обіцяють багато, а машинне навчання може покращити їх, пропонуючи персоналізовані інвестиційні поради через додаток.

Додаток для планування подій на основі ШІ: Планування подій може бути дуже складним завданням, але ШІ може спростити цей процес. Додаток на основі ШІ може включати місця проведення, кейтеринг та постачальників. Він може створювати графіки, надсилати запрошення та управляти підтвердженнями участі.

Додаток для планування подорожей на основі ШІ: Додаток, який налаштовує плани подорожей відповідно до ваших уподобань, бюджету та інтересів. Він пропонує напрямки, заходи, проживання та створює детальні маршрути для вас.

Майбутнє розробки програмного забезпечення на основі ШІ

Штучний інтелект вже трансформує наше життя та роботу, і ця тенденція лише прискорюється. Згідно з даними Grand View Research, світовий ринок ШІ очікує зростання на 37,3% з 2023 по 2030 рік і досягне $1,811 трильйона. Прогнозується, що охорона здоров'я та фінансові індустрії стануть основними драйверами впровадження ШІ в найближчі роки.

Технології ШІ швидко розвиваються з новими досягненнями в машинному навчанні, обробці природної мови та комп'ютерному зорі. Оскільки технології продовжують покращуватися, ми очікуємо побачити більш складне та потужне програмне забезпечення на основі ШІ, яке зможе вирішувати ще складніші проблеми.

Майбутнє розробки програмного забезпечення на основі ШІ сповнене потенціалу, обіцяючи оптимізувати процеси, покращити якість програмного забезпечення та підвищити користувацький досвід. Оскільки ШІ стає все більш інтегрованим у робочі процеси розробки, важливо вирішувати такі проблеми, як упередженість, втрата робочих місць та етичні питання.

Висновок

Ми розглянули основи створення програмного забезпечення на основі ШІ, але це величезна область з багатьма складнощами.

Якщо ви плануєте інтегрувати ШІ у свій бізнес, найкраще звернутися за професійною допомогою. Досвідчена компанія, що спеціалізується на розробці ШІ, може створити ефективне рішення, заощадити ресурси та задовольнити потреби ваших клієнтів. Зробіть перший крок до успіху на основі ШІ, зв'язавшись з нашою експертною командою сьогодні.

Тепер перейдемо до розділу запитань і відповідей, щоб уточнити деталі.