Como Crear una App de Inteligencia Artificial (IA)
Sin pretender cubrir todos los matices de la planificación, el desarrollo y la prueba de aplicaciones de IA, creemos que tanto los desarrolladores experimentados como los principiantes encontrarán posiciones útiles en las instrucciones y ejemplos detallados. La gama de tecnologías de aplicación basadas en el uso de redes neuronales es enorme: desde un robot informador simplificado hasta una aplicación equipada con funcionalidades para planificar el volumen de operaciones comerciales, entrega, cálculo y previsión de beneficios, control de empleados e interacción con los clientes. Algunos ejemplos exitosos de implementaciones de IA que comenzaron con una inversión mínima incluyen Grammarly y Duolingo, los servicios Waze y Canva y el editor de fotografías FaceApp.
El aprendizaje automático típico de ML reemplaza al operador al comienzo de la comunicación con el centro de soporte, aclarando preguntas básicas. Cuando los VCA se realizan en un formato profundo, las solicitudes se personalizan y la seguridad de los contactos aumenta gracias al reconocimiento de voz y al estado psicológico de los clientes. La automatización de tareas actuales como la búsqueda de billetes, el pedido de mercancías y la selección de puntos de ruta forma parte de las funciones de los operadores virtuales. Por este motivo, la elección de ML o VCA depende de los problemas a resolver.
Las capacidades de PNL de AI proporcionan una búsqueda inicial de empleados e identifican sus habilidades profesionales. En el proceso, AI HR recomienda cambios en las descripciones de trabajo del personal si ve una asimilación progresiva de habilidades y automaticidad, lo que promueve el crecimiento profesional.
Así empieza a funcionar la empresa de desarrollo de IA de aplicaciones multiplataforma. La cadena “requisitos - objetivos - alineación de visión - estilo unificado” está pensada según la estructura SMART y categorizada paso a paso en Scrum o Agile. Los objetivos y la disponibilidad de recursos determinan qué alcance de servicios y bienes se pueden proporcionar en el modo planificado y reducirse o ampliarse en caso de escasez o abundancia de fondos.
Common Crawl, plataformas como Kaggle o AWS proporcionan bases de datos cuya precisión, informatividad, repetición y contenido libre de errores han sido verificados en caso de escasez digital y gráfica de material fuente. Para comprobar su propia base de datos, ejecute la utilidad Tibco Clarity (lanzada en 1997) o el software OpenRefine.
El procesamiento modal de datos del tipo de acción del modelo camaleón acerca la IA al formato exclusivo de la paradoja de la reflexión humana. La autorregresión que utiliza el protocolo 34B se ha entrenado en tokens de datos de 10T, por lo que el modelo multimodal garantiza la generación de contenido e imágenes con parámetros realistas.
Posteriormente, el modelo aplicando la base de datos anotada con máscaras 4D realiza la segmentación y elabora situaciones en detalle dentro de un rango de tiempo determinado. Esto es similar al guión gráfico de una película donde el director distribuye escenas y eventos minuto a minuto. El modelo PSG4DFormer predice la creación de máscaras y su posterior desarrollo en una línea de tiempo. Estos componentes son la base para generar escenas y eventos futuros.
En la biblioteca Featuretools, las características de los modelos ML se desarrollan automáticamente: para ello, las variables se seleccionan de una base de datos para convertirse en la base de la matriz de entrenamiento. Los datos en formato horario y provenientes de bases de datos relacionales se convierten en paneles de capacitación durante el proceso de generación.
Cuando los entornos de implementación y almacenamiento físico son escasos, se utilizan las soluciones en la nube de SageMaker, Azure y Google. Julia es uno de los nuevos lenguajes más populares para generar aplicaciones de IA: cuando se utilizan comandos escritos en Julia, más del 81% de los comandos se ejecutan de forma rápida, precisa y con errores mínimos. JavaScript y Python, R también muestran buenos resultados con más del 75% de precisión.
En la pila de aplicaciones agregamos el entorno JupyterLab, la biblioteca NumPy para matrices multidimensionales o una variante más simple de Pandas. La biblioteca Dask está diseñada para el análisis de grandes bases de datos con clusters, visualización y paralelización, integración con entornos y sistemas para reducir los costos de mantenimiento de hardware.
Las operaciones rápidas y asíncronas de FastAPI hacen que el marco sea preferible a Django, donde en los servidores el estándar WSGI debe configurarse según el nuevo ASGI asíncrono. Debido a que la interfaz tiene 6 años, tiene una capacidad de datos limitada para tokens JWT y almacenamiento S3. Tomamos en cuenta que las bibliotecas asíncronas a menudo tienen problemas con información ilegible y a veces tenemos que escribir invocando ejecutar() después de pasar la consulta SQL y los materiales. Nota: el atributo root_path no se cambia a "/api", lo cual es un inconveniente.
Las herramientas de implementación incluyen la plataforma PaaS patentada Heroku, el más sofisticado Elastic Beanstalk y Qovery, que aprovecha lo mejor de ambos recursos. Para las pruebas, utilizan:
| Arquitectura modelo | Asignación | Características especiales |
| Convolucional (CNN) | Vídeos e imágenes | Identificación precisa, eliminación de ruidos y errores |
| Recurrente (RNN) | Datos digitales y lenguaje | Procesamiento de secuencia |
| Conversación general (GAN) | Generando nuevos datos e imágenes | Simulación con generación de nuevos datos, como base para el entrenamiento |
A continuación, se perfecciona con precisión el entrenamiento del modelo de IA. Si el escenario incluye requisitos elevados con parámetros precisos, el entrenamiento continúa con la observación; estas condiciones son más caras. Para encontrar artefactos y patrones en el clustering, es preferible optar por el autoentrenamiento. Para proyectos de robótica y juego en Telegram simples, refuerzo (estímulo o castigo - el "Se utiliza el método del palo y la zanahoria)".
Para que el modelo funcione productivamente en escenarios del mundo real, debemos evaluar la corrección y la velocidad de respuesta. Por lo tanto, los parámetros de medición incluyen precisión y repetibilidad, métricas ROC-AUC, donde no es necesario cortar el umbral (para una base de datos desequilibrada), puntuación F, que especifica la proporción de soluciones positivas, error cuadrático medio MSE y R- coeficiente de determinación al cuadrado. Un error dentro del 5% se considera aceptable; cuando se reduce a 1 y 0,1%, el resultado se considera muy preciso.
En IoT, se prefiere la operación periférica en el dispositivo, ya que preserva la privacidad y proporciona un rendimiento rápido. El núcleo de IoT es la generación de datos, cuya esencia es la convergencia de la IA con la IoT. Esta sinergia fortalece la funcionalidad de las dos partes, dando origen a AIoT. Sin embargo, para mejorar el poder y la escalabilidad de la funcionalidad, es mejor aplicar tecnologías basadas en la nube utilizando protocolos API integrados. Si es importante escuchar los comentarios de los clientes (comodidad, claridad, velocidad), incorporamos una función de comentarios.
Actualizar el modelo de IA es una necesidad para evitar la "deriva" cuando los patrones subyacentes quedan obsoletos y la precisión de la respuesta disminuye. Por lo tanto, las pruebas iterativas extienden el ciclo de vida del modelo. Las pruebas unitarias automatizadas, las pruebas de integración periódicas para evaluar el desempeño agregado de funciones individuales y las pruebas de aceptación de UAT son las tres "ballenas" obligatorias de la evaluación y las pruebas de desempeño.
Claramente democratiza y simplifica la transformación de los procesos de negocio cuando los propios usuarios desarrollan e implementan modelos de IA para la lógica y los flujos de trabajo de marketing y producción sin escribir código. Por ejemplo, la perfecta integración de Flow selecciona dinámicamente los datos correctos y prepara soluciones de IA basadas en ellos.
Mientras tanto, se debe superar el problema del cuello de botella de Neumann (VNB) para que el procesador no pueda esperar a que la RAM proporcione acceso al proceso. El objetivo es aumentar la velocidad de recuperación y transferencia de datos desde la base de datos o el almacenamiento. Incluso la alta velocidad de los procesadores multinúcleo con 32-64 GB o más de RAM puede no justificar la inversión en capacidad cuando la transferencia de información desde la nube es limitada. Para resolver el problema de VNB, expanden el caché, introducen procesamiento multiproceso, cambian la configuración del bus, complementan la PC con variables discretas, usan memristores y computan en un entorno óptico. Además, también existe el modelado por principio de procesos biológicos como la cuantificación.
El paradigma de la IA digital en procesamiento paralelo aumenta el consumo de energía y el tiempo de los procesos de aprendizaje. Por esta razón, los qubits en superposiciones (múltiples posiciones en un período de tiempo) y en posiciones de entrelazamiento son preferibles a los bits clásicos, siempre que se preserve la estabilidad. Para la IA, las tecnologías cuánticas son mejores debido al costo reducido de desarrollo y análisis de datos en múltiples configuraciones. La "tensorización" comprime los modelos de IA y permite la implementación en dispositivos simples al tiempo que mejora la calidad de los datos sin procesar.
El envenenamiento de patrones (introducción de elementos maliciosos) en la IA y la presencia de vulnerabilidades adversas conducen a una clasificación errónea. Es por eso que un enfoque holístico debe incluir principios de protección desde la etapa de desarrollo hasta las pruebas y la implementación para minimizar los desafíos y riesgos.
El principio de PNL se introduce en los algoritmos al planificar el trabajo de la IA como psicólogo: se analiza el habla natural y se aclara el estado de ánimo psicoemocional del paciente. Luego, las preguntas se responden con una respuesta generada que se acerca al sonido y la entonación humanos. También existen algoritmos genéticos, cuando se crean bots para resolver millones de problemas y luego se cortan los peores, dejando los mejores. La combinación de desarrollos exitosos y la posterior generación de nuevos modelos adaptados y probados, basados en los predecesores y en una serie de iteraciones, conduce a una solución completa del problema.
El desarrollo de programas de IA debe ser un enfoque creativo. Por ejemplo, puedes crear un chatbot con la forma de un animal o un pájaro divertido, un elfo divertido o una planta enérgica, o algo pragmático como un bot de arbitraje para operar. Quienes leen a Kurt Vonnegut recuerdan la historia de una supercomputadora que adquirió el pensamiento humano. Por lo tanto, si el personaje pronuncia líneas, utilizando la comunicación previa, da consejos y breves comunicados de prensa sobre nuevos productos, los clientes amarán y se acostumbrarán a la IA, confiarán. El crecimiento de las ventas será de al menos un 10-20%.
Para identificar costos financieros y de tiempo, comuníquese con Merehead con su tarea y preguntas. El coste de crear una IA comienza en 20.000 dólares. El tiempo de desarrollo de aplicaciones para aplicaciones de complejidad media con cadenas lógicas de tres a cinco niveles es el doble y el precio alcanza los 100.000 dólares. Para proyectos matemáticos complicados con análisis experto y una precisión del 99,9 % en las respuestas: hasta 500 000$. Desarrollamos una hoja de ruta del proyecto y planificamos los resultados de rentabilidad esperados antes de comenzar a trabajar.
