Как разработать искусственный интеллект: пошаговое руководство

Стадия 4. Азарт

Например, финансовые компании, такие как банки, используют модели ИИ для выявления мошеннических действий. Медицинские специалисты применяют их для обнаружения рака или предсказания медицинских исходов, а маркетологи — для прогнозирования реакции клиентов на маркетинговые активности и их поведения в процессе продаж.

Комплексную методику используют в крупных проектах, поскольку требуется широкая и неоднородная база данных. Обучающая часть используется для получения базовых навыков, тестовая — для оценки качества и работоспособности, валидационная — для настройки гиперпараметров

Этот язык программирования разработали для выполнения статистических вычислений и математического анализа, что делает R лучшим выбором для работы с ботми. У него большая коллекция библиотек для работы со статистикой (например, caret, mlr и другие), помогающих реализовать точные AI-модели. Хотя R сложнее Python, освоить данный язык не так трудно, как кажется. У него логичный синтаксис, в открытых источниках достаточно информации для изучения.

В 2023 году данное направление развивается, поэтому специалисты по информационным системам стали еще востребованнее, чем 5 лет назад. Бизнес готов вкладывать деньги в создание ИИ. Мировой рынок Artificial Intelligence оценивается в 136 млрд долларов, а к в 2030 году вырастет в 13 раз.

Если надежды на создание собственного AI, который сможет приблизиться к уровню человека, не разбились о гору теоретической литературы, можно приступать к изучению языков. Есть 3 языка программирования, которые стали популярными в области искусственного разума:

Далеко не все правильно понимают, что скрывается за термином «искусственный интеллект» или AI (Artificial Intelligence). В сети встречаются объяснения, что ИИ — компьютер или система, способная думать и принимать разумные решения. Это не совсем верно. Искусственный интеллект — это алгоритмы, способные решать сложные задачи, для которых требуется наличие человеческого интеллекта.

Сосредоточившись на том, что беспокоит пользователя, и определив ценность модели, можно создать ИИ, который действительно поможет. Хотите анализировать поведение клиентов? Автоматизировать маркетинговые кампании? Улучшить обслуживание клиентов? Какие бы ни были бизнес-цели, важно чётко понимать, как ваша модель будет их поддерживать. Когда у вас есть начальная версия или минимально жизнеспособный продукт (MVP), нужно проверить его на наличие проблем и быстро их исправить.

Это распространенный язык для работы с ИИ и нейросетями. У популярности есть 2 причины: гибкость и простота изучения. Кроме того, у Python большое сообщество, поэтому в интернете можно найти готовые библиотеки и фреймворки, упрощающих реализацию ботов. Например, TensorFlow, PyTorch и Keras помогут создать сложные ML-модели ChatGPT и LLaMA.

Стадия 2. Принятие

Искусственный интеллект — привлекательное и перспективное направление, которое приближает мир к фантастическим книгам и играм. Спектр применения AI широк. Они нужны в медицине, автомобилестроении, космосе, науке, поэтому специалист с навыками разработки ИИ — один из ключевых сотрудников IT-компании.

Создание модели ИИ имеет множество подходов: платформы без кода для простоты, AutoML для баланса и программирование для полной настройки. Важно учитывать этические вопросы, такие как предвзятость и конфиденциальность данных. Независимо от выбранного пути, ИИ откроет новые возможности и повысит ценность вашей работы.

Для создания любой из этих моделей нужно иметь достаточно релевантных данных. Очистка и организация данных – важный этап в построении ИИ-системы. Качество данных для обучения, будь то структурированные или нет, играет огромную роль в производительности системы ИИ.

Искусственный интеллект создают с помощью machine learning model и deep learning — методов, которые позволяют программе изучить массивы информации и принимать решения или создавать похожие объекты. ML-модели вместе с технологией нейронных сетей используют для решения разных задач:

Главный аспект создания искусственного интеллекта — разработка моделей и алгоритмов, которые способны самостоятельно обучаться с опорой на поступающие данные. ИИ постоянно находится в процессе совершенствования навыков и способностей, что позволяет сделать результаты работы лучше и подготовить систему к решению новых задач.

Когда у новичка появляется первая мысль о создании AI и программировании в целом, глаза наполняются блеском. Сразу скажем, что все наши преподаватели прошли этот этап. Однако он заканчивается на грустной ноте, потому что начинающий разработчик сталкивается с тысячами страниц скучной теории, без которой создать ИИ невозможно.

Когда технологическая основа готова, а основные алгоритмы прописаны и вручную протестированы, начинается длительный период тренировки. Чтобы сделать самостоятельный и универсальный интеллект, необходимо углубляться в изучение теории, а также хрестоматийных пособий, например:

Это гарантирует, что ваше решение на основе ИИ эффективно решает выявленную проблему и приносит пользу. Понимание деталей проблемы и того, как ИИ может с ней справиться, помогает выбрать подходящую технологию ИИ – будь то алгоритмы машинного обучения, обработка естественного языка, распознавание речи или компьютерное зрение.