Створення спеціального інструменту штучного інтелекту може бути складним, тривалим і дорогим, особливо без знання можливих перешкод. Від обробки даних до вибору найкращого налаштування, багато труднощів можуть уповільнити процес.

Портал founder розглянув основні проблеми, з якими стикаються розробники під час створення користувальницьких додатків з ШІ, і запропонував поради з їх подолання.

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 за допомогою перетягування та скидання або вказівок.

Використовуючи ці інструменти, компанії, які не мають власних експертів з ШІ, все ще можуть використовувати його потужність 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 ШІ. 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.

Забезпечення 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 просто 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.