Как происходит разработка ИИ на заказ по шагам: этапы и подходы
Вы уже поняли, что нужно срочно внедрять в работу своей компании искусственный интеллект и особенно кастомные нейросети, чтобы не остаться на обочине прогресса и повысить отдачу от бизнеса? Отлично, значит, первый и самый главный шаг в нужную сторону уже сделан. Но как именно создаются специализированный нейросети для бизнеса? Разберем этот процесс поэтапно и расскажем о самых эффективных подходах к разработке ИИ-систем, которые мы применяем в работе.
Этапы разработки нейросети
Чтобы получить нейросеть, которая принесет максимальную пользу конкретной компании или организации, нужно пройти по определенному алгоритму. Он включает шесть основных этапов.
Этап 1. Анализ задач
Любая разработка ИИ на заказ начинается с понимания того, какие задачи должна решать готовая нейросеть. Она может автоматизировать рабочие процессы, анализировать данные, улучшать взаимодействие с клиентами или делать что-то еще.
Например, логистической компании может понадобиться нейросеть, которая прогнозирует задержки поставок. А интернет-магазину пригодится ИИ-система рекомендаций товаров. Чем точнее определены задачи разработки ИИ на этом этапе, тем проще найти оптимальное решение.
Этап 2. Сбор и подготовка данных
Данные — основа любой нейросети. Без качественных данных даже самый мощный ИИ-алгоритм не принесет пользы. Поэтому вторым шагом мы тщательно собираем информацию для обучения ИИ-модели из всех доступных источников: CRM-систем, аналитических платформ, открытых данных.
Посмотрим, как это выглядит на практике. Для создания нейросети, которая анализирует отзывы клиентов, мы выгружаем данные с сайтов-отзовиков и соцсетей, очищаем их от «шума» и приводим к единому формату. Зачастую этот этап самый длительный и трудоемкий. Но если не уделить ему достаточно времени и сил, построить эффективную ИИ-модель не получится.
Этап 3. Разработка и обучение модели
На этом этапе начинается самое интересное — обучение нейросети. В зависимости от задачи мы выбираем подходящую архитектуру будущего решения. В его основе могут быть и сравнительно простые алгоритмы, и глубокие нейронные сети.
Допустим, ваша задача — анализировать фотографии для выявления дефектов продукции. В этом случае мы создаем ИИ-систему с опцией компьютерного зрения, которое находит малейшие изъяны. Модель обучается на тысячах примеров, чтобы «запомнить», как выглядит качественный и бракованный товар.
Этап 4. Тестирование
После обучения мы проверяем, насколько хорошо нейросеть справляется с задачами клиента. На этом этапе наши специалисты выявляют слабые стороны и дорабатывают недочеты ИИ-модели. Например, если нейросеть игнорирует и не берет в расчет при анализе редкие случаи, мы добавляем больше данных или корректируем параметры модели. Цель — добиться стабильной и точной работы модели.
Этап 5. Внедрение
Когда ИИ-модель полностью готова и настроена, мы интегрируем ее в существующие процессы и IT-инфраструктуру компании: в мобильное приложение, внутреннюю CRM-систему или облачное решение. Первые результаты обычно видны через несколько месяцев после интерграции, но бывает и быстрее. В частности, у одного из интернет-магазинов, для которого мы разработали ИИ-систему рекомендаций, средний чек вырос на 15% всего за месяц после внедрения.
Этап 6. Поддержка и оптимизация
После интеграции ИИ-системы мы обучаем сотрудников компании-заказчика, следим за работоспособностью модели и поддерживаем ее актуальность. Допустим, если бизнес клиента расширяется, мы дорабатываем модель, чтобы она успешно решала новые более сложные задачи.
Подходы к разработке нейросетей
Наши специалисты по разработке нейросетей плотно работают с компаниями из очень разных отраслей. Наш опыт в сфере автоматизации процессов, анализа данных, создания чат-ботов и других нейросетевых бизнес-инструментов говорит о том, что создать по-настоящему полезную нейросеть для бизнеса можно только в том случае, если придерживаться следующих принципов:
- Индивидуальный подход к разработке ИИ. Нет двух одинаковых бизнесов. Мы учитываем это и никогда не работаем по шаблону, а создаем каждую нейросеть под конкретные задачи клиента.
- Использование самых продвинутых технологий. Мы используем для создания нейросетей только лучшие инструменты: облачные платформы, алгоритмы глубокого обучения, голосовые технологии, компьютерное зрение и не только.
- Гибкость и масштабируемость. Мы сразу создаем модели, которые способны адаптироваться к изменениям условий, чтобы бизнес мог расти и масштабироваться без ущерба для качества аналитики, управления, уровня клиентского сервиса.
Кастомные нейросети, созданные на заказ, открывают перед бизнесом без преувеличения огромные возможности. Хотите узнать больше о том, какие ИИ-решения подходят вашему бизнесу? Тогда запишитесь на бесплатную консультацию в «Аинноватор».