Разработка приложения с искусственным интеллектом: основные преимущества и возможности

Видеоконтроль качества стали

И наконец — создание готового продукта. Разработчики пишут код, подключают сторонние сервисы. Перед запуском приложения в магазин, его работу проверяют: тестируют продукт на наличие багов. А затем, если нужно, устраняют их. Только после этого этапа можно запускать продукт на рынок.

Многие студии используют движки для разработки игр, такие как Unreal, Unity или Lumberyard (или их сочетание), требующие определенной интеграции. Lisp пока не предлагает (насколько нам известно) простого подхода для работы с такими ограничениями или интеграциями. И хотя в некоторых вариантах есть определенные подвижки, этот язык все еще остается гораздо более сложным в использовании и поддержке.

Второй способ подойдет больше. Так вы получите готовую команду и будете уверены, что разработчики имеют релевантный опыт. Помимо этого снизите расходы на создание продукта, ведь вам нет необходимости тратить время и деньги на поиск нужных сотрудников. Также вы получите поддержку приложения даже после запуска приложения.

Системы с искусственным интеллектом могут развиваться. Один из методов их развития — машинное обучение (ML, machine learning) — набор технологий и алгоритмов, который позволяет программе учиться на собственном опыте, обрабатывая огромный массив данных и находя в них закономерности.

Scala, или «scalable language (масштабируемый язык)», — это универсальный язык, который был создан для усовершенствования Java, сохранив при этом его самую мощную особенность — JVM. Таким образом, Scala полностью совместим с Java. Код, написанный на Scala, полностью исполняется на Java, и наоборот. Scala обеспечивает взаимодействие со всей экосистемой JVM и даже имеет тот же синтаксис, что и Java.
Однако Scala имеет множество улучшений по сравнению с Java, наиболее существенным из которых является возможность одновременного выполнения множества операций. Это расширяет возможности распараллеливания тяжелых вычислительных операций, позволяя сократить общее время выполнения программы. Scala также имеет доступ ко всему набору библиотек для Java, что делает ее очевидным выбором для тех, кто уже работает на Java.

Как проводим оценку мы? Первый раз стоимость приложения считается на этапе знакомства клиента и студии. Заказчик рассказывает нам, каким он представляет функциональность будущего продукта. Затем мы проводим интервью, чтобы детализировать требования, и готовый перечень функций отдаём разработчикам на оценку.

Кэшбэк для клиентов в приложении

R — это язык программирования, широко используемый в науке о данных — профессии, в которой активно применяется искусственный интеллект. Наука о данных подразумевает обработку и анализ данных для поиска закономерностей с помощью искусственного интеллекта, используя статистику и математику. В программном обеспечении имеется обширный набор библиотек для решения задач науки о данных, таких как преобразование, предварительная обработка и анализ данных.
Большинство преимуществ R заключается в его возможностях по статистической обработке данных. Они включают линейное и нелинейное моделирование, анализ временных рядов, кластеризацию и визуализацию. Кроме того, он способен эффективно хранить данные и получать к ним доступ, что делает его отличным выбором для построения алгоритмов машинного обучения.
R не рекомендуется использовать начинающим программистам или специалистам по искусственному интеллекту, поскольку он имеет крутую кривую обучения. Однако в корпоративных системах, где обрабатываются большие объемы данных, польза от изучения R будет очень велика.

Алгоритмический воркфлоу построен таким образом, чтобы воспринимать и обрабатывать информацию в манере, напоминающей человеческий разум. Этот процесс, являющийся начальным состоянием программы ИИ, в дальнейшем применяется на набор данных, относящихся к решаемой проблеме.
Получив набор данных, алгоритм или модель ИИ распознает в них закономерности и пытается учиться на них. При выполнении второй итерации алгоритма на наборе данных он использует знания, полученные в ходе первой итерации, постепенно совершенствуясь в решении проблемы. Этот процесс повторяется до тех пор, пока модель не достигнет определенной степени точности. Этот процесс называется обучением модели.
Чтобы убедиться, что модель ищет наиболее оптимальное решение, обычно рассчитывают так называемую “функцию стоимости”. Функция стоимости определяет, насколько эффективно алгоритм справляется с поставленной задачей, рассчитывая некоторый процент ошибки в конечном результате работы алгоритма.
После того как модель прошла обучение и научилась самостоятельно решать задачу, ее можно запустить в работу. Такой подход позволяет получить алгоритмы, точность и эффективность которых превосходит человеческий труд.
Языки, используемые для создания этих сложных алгоритмов ИИ, похожи на те, что применяются для создания других компьютерных программ. Однако в последнее время на первый план выходит концепция, известная как фреймворки. Фреймворки строятся на основе существующих языков программирования, но предоставляют уникальную функциональность, позволяющую создавать алгоритмы искусственного интеллекта.

Некоторые из крупнейших компаний мира, в том числе Google, Facebook, Amazon и Microsoft, уже ступили на путь повсеместного использования искусственного интеллекта. Эти компании не только внедряют ИИ-решения в свои продукты, но и предоставляют инструменты и фреймворки, предназначенные для программирования ИИ. В частности, компания Google выложила в открытый доступ многие из своих выдающихся разработок в области ИИ, что свидетельствует о его растущей популярности среди инженеров-программистов.

Перед созданием продукта нужно проанализировать рынок, аудиторию и конкурентов. Вам необходимо понять, чем будет выделяться продукт на фоне других и какие проблемы пользователей он будет решать. Только после этого этапа можно приступать к дальнейшей работе.

2. Яндекс.Еда. Разработали систему с ИИ, которая предсказывает срок приготовления блюда. Это позволило лучше распределять рабочее время курьеров и ускорило время доставки. Если раньше курьер мог прийти в ресторан и 40 минут ждать блюдо, то теперь, благодаря машинному обучению, курьер приходит за заказом за 5 минут до его готовности.

Студия, которой вы поручите разработку, должна проанализировать конкурентов, чтобы понять, какие визуальные решения сделают ваш продукт привлекательным для пользователей. Затем обычно создаётся прототип всех экранов. И в конце — готовый дизайн, который понравится будущим пользователям приложения.

Решение: специально разработанная геоинформационная система помогла рассчитывать потенциал торговых площадок рекомендуя формат магазинов: гипермаркет, супермаркет, дрогери. По координатам локации система автоматически собирает более 50 признаков для анализа. Решение прогнозирует трафик и средний чек магазина.

Проблема: клиенты банка получают до 300 спецпредложений от магазинов-партнеров. Менеджеры вручную определяют значимость этих предложений и располагают на экранах. Самые интересные предложения должны находиться выше других, чтобы пользователям не приходилось листать и искать их. Но человеческое распределение не попадало в интересы пользователей. Целевые предложения уходили на нижние позиции и терялись среди других.