Разработка приложения с искусственным интеллектом: основные преимущества и возможности

Видеоконтроль качества стали

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.

Python — один из самых популярных выборов для программистов в области искусственного интеллекта. У Python есть ряд особенностей, которые делают его отлично подходящим для программирования ИИ — этот язык легко изучать и читать. Создатель Python разработал этот язык так, чтобы он легко читался; это совсем не то же самое, что беспорядочные строки кода в языках, созданных ранее. Названия функций и сам код написаны на простом английском языке, что снижает сложность обучения для начинающих пользователей.
Язык Python является мощным и универсальным. Этот язык можно использовать для решения самых разных задач — от создания веб-страниц до создания искусственного интеллекта. Он совместим с большинством платформ и поддерживает множество методов программирования. Благодаря этим возможностям Python позволяет разработчикам ИИ сосредоточиться на создании рабочего процесса алгоритма, а не на написании кода и его отладке.
Одним из важнейших преимуществ Python для ИИ по сравнению с другими языками программирования является широкая поддержка библиотек ИИ. Библиотеки — это наборы функций, облегчающие реализацию определенных концепций. Эти библиотеки могут добавить специализированную функциональность ИИ в языки Python общего назначения. Давайте подробнее рассмотрим наиболее популярные библиотеки ИИ для Python.

Разработка искусственного интеллекта — не такая уж и непонятная, как может показаться с первого взгляда, задача. В своей основе ИИ представляет собой последовательность алгоритмов, предназначенных для выполнения конкретной задачи. Алгоритм — это просто способ, с помощью которого пользователь указывает компьютеру, каким образом выполнять ту или иную задачу.
Например, можно написать короткий алгоритм для определения наибольшего из трех чисел. В этом алгоритме компьютеру предлагается сравнить все три числа между собой и вывести число, которое больше двух других. В свою очередь алгоритмы искусственного интеллекта — это более специализированный тип алгоритмов.
Когда речь идет об искусственном интеллекте, большее количество подобных алгоритмов объединяется для выполнения более сложных процессов. Однако некоторые алгоритмы ИИ позволяют компьютерам самообучаться и улучшать свои предыдущие результаты. Такой подход чаще всего называют машинным обучением.

Поскольку алгоритмы машинного обучения создаются с целью улучшения предыдущих итераций, машинное обучение является основным направлением развития ИИ на сегодняшний день. Однако инструменты, необходимые для разработки этих алгоритмов, известны далеко не всем. В этой статье мы рассмотрим различные языки программирования ИИ, их достоинства и недостатки.

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.

4. «Рив Гош». Beauty-ретейлер внедрил ML-систему для рассылки персональных предложений своим клиентам. Она анализирует историю покупок и определяет клиентов, которые могут сделать заказ в ближайшие две недели. На втором шаге система подсказывает, что из товаров порекомендовать людям и с какой скидкой. Внедрение позволило поднять средний чек на 42% и повысить Retention до 47%.

Кэшбэк для клиентов в приложении

Пользователь заказывает продукты в интернет-магазине, искусственный интеллект анализирует историю покупок, обучается, и в какой-то момент предлагает уже готовую корзину продуктов, которая идеально подходит человеку. Остается лишь нажать кнопку оплаты, а сэкономленное время посвятить другим делам.

2. Поиск людей и определение их поведения. За счет машинного обучения и компьютерного зрения можно автоматизировать контрольно-пропускную систему на крупном предприятии, следить за временем работы сотрудников и их физическим состоянием, выявлять отклонения в поведении, опасные для здоровья. Эти технологии широко используются государством для поиска преступников, но могут служить и мирным целям.

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.

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: технология алгоритмического кэшбэка с рекомендательными моделями от «Тинькофф» научила приложение самостоятельно подбирать персонализированные спецпредложения для каждого клиента. Приложение формирует раздел «Рекомендуемые» с учётом новых офферов и совершённых транзакций. Предложения ранжируются по уровню значимости для каждого клиента.

3. John Deere. Производитель сельхозтехники начал бороться с сорняками с помощью компьютерного зрения и машинного обучения. Система находит вредителей через камеру и опрыскивает их химикатами. Так компания экономит ресурсы и получает больше урожая.