Արհեստական ​​​​ծրագրային ապահովման մշակում ընդդեմ սովորական ծրագրային ապահովման մշակման. Հիմնական տարբերությունները և ինչպես սկսել

Այսօրվա արագ զարգացող տեխնոլոգիական աշխարհում բիզնեսներն ու մշակողները հաճախ բախվում են կարևորագույն հարցի՝  արհեստական ​​բանականության ծրագրային ապահովման մշակում, թե՞ սովորական ծրագրային ապահովման մշակում. որն է ավելի լավ ընտրությունը։  Քանի որ արհեստական ​​բանականությունը (ԱԲ) գնալով ավելի բարդ է դառնում, դրա ազդեցության հասկացումը ծրագրային ապահովման մշակման վրա կարևոր է այն ընկերությունների համար, որոնք ձգտում են մնալ մրցակցությունից առաջ։

Հոդվածներ, որոնք կարող են ձեզ դուր գալ կարդալ սրանից հետո.

🔗 Արհեստական ​​բանականության ծրագրային ապահովման մշակում – Տեխնոլոգիաների ապագայի վերափոխում – Բացահայտեք, թե ինչպես է արհեստական ​​բանականությունը վերաձևավորում ծրագրային ապահովման մշակումը՝ ավտոմատացման, ինտելեկտուալ կոդավորման և նորարարության միջոցով։

🔗 SaaS արհեստական ​​բանականության գործիքներ – Արհեստական ​​բանականությամբ աշխատող լավագույն ծրագրային լուծումներ – Ուսումնասիրեք SaaS հարթակներն ու ծրագրային ծառայությունները հզորացնելու համար նախատեսված լավագույն արհեստական ​​բանականության գործիքները։

🔗 Լավագույն արհեստական ​​ինտելեկտի գործիքները ծրագրային ապահովման մշակողների համար – Արհեստական ​​ինտելեկտով աշխատող լավագույն կոդավորման օգնականներ – Ուղեցույց ամենահզոր արհեստական ​​ինտելեկտի օգնականների համար՝ կոդավորման, վրիպազերծման և մշակման աշխատանքային հոսքերի արդյունավետության համար։

Այս հոդվածը ուսումնասիրում է  արհեստական ​​բանականության վրա հիմնված և ավանդական ծրագրային ապահովման մշակման միջև եղած հիմնական տարբերությունները , դրանց համապատասխան առավելություններն ու մարտահրավերները, և թե ինչպես սկսել արհեստական ​​բանականության վրա հիմնված ծրագրային ապահովման մշակումը։

Ի՞նչ է արհեստական ​​բանականության ծրագրային ապահովման մշակումը։

Արհեստական ​​բանականության ծրագրային ապահովման մշակումը վերաբերում է  արհեստական ​​բանականության և մեքենայական ուսուցման (ML) ալգորիթմներ ներառող ծրագրային համակարգերի նախագծմանը, ուսուցմանը և տեղակայմանը : Այս համակարգերը կարող են մշակել տվյալների մեծ քանակություն, կանխատեսումներ անել և հարմարվել օգտատիրոջ մուտքագրման կամ իրական աշխարհի փոփոխությունների հիման վրա:

Ծրագրային ապահովման մշակման մեջ օգտագործվող տարածված արհեստական ​​բանականության տեխնոլոգիաներ

🔹  Մեքենայական ուսուցում (ML).  Ալգորիթմներ, որոնք թույլ են տալիս ծրագրային ապահովմանը սովորել և կատարելագործվել տվյալներից։
🔹  Բնական լեզվի մշակում (NLP).  Թույլ է տալիս ծրագրային ապահովմանը հասկանալ և ստեղծել մարդկային լեզու (օրինակ՝ չաթբոտներ, ձայնային օգնականներ)։
🔹  Համակարգչային տեսողություն.  Թույլ է տալիս ծրագրային ապահովմանը մշակել և մեկնաբանել պատկերներ և տեսանյութեր։
🔹  Կանխատեսողական վերլուծություն.  Արհեստական ​​բանականության վրա հիմնված տվյալների վերլուծություն՝ միտումները և վարքագիծը կանխատեսելու համար։
🔹  Ավտոմատացում և ռոբոտաշինություն.  Խելացի համակարգեր, որոնք ավտոմատացնում են կրկնվող առաջադրանքները։

Ի՞նչ է սովորական ծրագրային ապահովման մշակումը։

Ավանդական կամ  սովորական ծրագրային ապահովման մշակումը  հետևում է կառուցվածքային, կանոնների վրա հիմնված մոտեցմանը, որտեղ ծրագրավորողները  գրում են հստակ կոդ  ՝ որոշակի առաջադրանքներ կատարելու համար: Ի տարբերություն արհեստական ​​բանականության վրա հիմնված հավելվածների, ավանդական ծրագրային ապահովումը չունի ինքնուսուցման հնարավորություններ և գործում է նախապես սահմանված տրամաբանության հիման վրա:

Սովորական ծրագրային ապահովման մշակման ընդհանուր մոտեցումներ

🔹  Ջրվեժի մշակում.  Գծային, հաջորդական գործընթաց՝ սահմանված փուլերով։
🔹  Ճկուն մշակում.  Իտերատիվ մոտեցում, որը կենտրոնանում է ճկունության և շարունակական կատարելագործման վրա։
🔹  DevOps.  Մեթոդաբանություն, որը ինտեգրում է մշակումը և ՏՏ գործողությունները՝ արդյունավետությունը բարձրացնելու համար։
🔹  Միկրոսպասարկումների ճարտարապետություն.  Մոդուլային մոտեցում, որտեղ ծրագրային ապահովումը բաժանվում է անկախ ծառայությունների։

Արհեստական ​​​​ծրագրային ապահովման մշակում ընդդեմ սովորական ծրագրային ապահովման մշակման. Հիմնական տարբերությունները

Հիմնական եզրակացություններ՝

✅ Արհեստական ​​բանականության ծրագրային ապահովումը  զարգանում  և կատարելագործվում է ժամանակի ընթացքում, մինչդեռ ավանդական ծրագրային ապահովումը մնում է ստատիկ, եթե չի թարմացվում։
✅ Արհեստական ​​բանականության վրա հիմնված ծրագրերը  հաղթահարում են անորոշությունը և որոշումներ կայացնում , մինչդեռ ավանդական ծրագրային ապահովումը հետևում է խիստ տրամաբանության։
✅ Արհեստական ​​բանականությունը պահանջում է  մեծ տվյալների հավաքածուներ և վերապատրաստում , մինչդեռ ավանդական ծրագրային ապահովումը գործում է նախապես սահմանված մուտքային տվյալների հիման վրա։

Արհեստական ​​​​ինտելեկտի ծրագրային ապահովման մշակման դրական և բացասական կողմերը՝ համեմատած սովորական ծրագրային ապահովման մշակման հետ

✅ Արհեստական ​​բանականության ծրագրային ապահովման մշակման առավելությունները

✔️  Բարդ առաջադրանքների ավտոմատացում  – Արհեստական ​​բանականությունը նվազեցնում է մարդկային միջամտության անհրաժեշտությունը կրկնվող գործընթացներում։
✔️  Տվյալների վրա հիմնված որոշումների կայացում  – Արհեստական ​​բանականության ծրագիրը կարող է վերլուծել մեծ տվյալների բազմություններ՝ պատկերացում կազմելու համար։
✔️  Բարելավված օգտագործողի փորձ  – Արհեստական ​​բանականությամբ աշխատող անհատականացումը բարելավում է հաճախորդների հետ փոխազդեցությունը։
✔️  Մասշտաբայնություն  – Արհեստական ​​բանականությունը կարող է հարմարվել աճող պահանջարկին՝ նվազագույն վերածրագրավորմամբ։

❌ Արհեստական ​​բանականության ծրագրային ապահովման մշակման մարտահրավերները

❌  Պահանջում է մեծ տվյալների հավաքածուներ  – Արհեստական ​​բանականության մոդելները արդյունավետ գործելու համար կարիք ունեն լայնածավալ ուսուցման տվյալների։
❌  Թանկ մշակում  – Արհեստական ​​բանականության ներդրման ծախսերն ավելի բարձր են, քան ավանդական ծրագրային ապահովումը։
❌  Բացատրելիության խնդիրներ  – Արհեստական ​​բանականության մոդելները գործում են որպես «սև արկղեր», ինչը դժվարացնում է վրիպազերծումը։

✅ Սովորական ծրագրային ապահովման մշակման առավելությունները

✔️  Կանխատեսելիություն և կայունություն  – Ավանդական ծրագրակազմը միշտ նույն կերպ է գործում։
✔️  Ավելի ցածր մշակման ծախսեր  – Արհեստական ​​բանականության մոդելների կամ մեծ տվյալների հավաքածուների կարիք չկա։
✔️  Ավելի հեշտ է վրիպակազերծել և պահպանել  – Մշակողները լիովին վերահսկում են տրամաբանությունը։

❌ Սովորական ծրագրային ապահովման մշակման մարտահրավերները

❌  Սահմանափակ հարմարվողականություն  – Ծրագրային ապահովումը չի կատարելագործվում կամ զարգանում առանց ձեռքով թարմացումների։
❌  Չի կարող մշակել չկառուցվածքավորված տվյալներ  – Ի տարբերություն արհեստական ​​բանականության, այն դժվարանում է բնական լեզվի և պատկերի ճանաչման հետ։
❌  Ավելի քիչ արդյունավետ է բարդ որոշումների կայացման գործընթացում  – Ավանդական ծրագրակազմը չի կարող «մտածել» իր կոդից այն կողմ։

Ինչպես սկսել արհեստական ​​բանականության ծրագրային ապահովման մշակումը

Եթե ​​ցանկանում եք ստեղծել արհեստական ​​բանականության վրա հիմնված հավելվածներ, ահա  քայլ առ քայլ ուղեցույց  ՝ սկսելու համար.

1. Սահմանեք խնդիրը և օգտագործման դեպքը

Բացահայտեք, թե որտեղ կարող է արհեստական ​​բանականությունը ապահովել առավելագույն արժեք։ Արհեստական ​​բանականության տարածված կիրառությունները ներառում են՝
🔹 Չաթբոտներ և վիրտուալ օգնականներ
🔹 Խարդախության հայտնաբերում և ռիսկի վերլուծություն
🔹 Պատկերի և խոսքի ճանաչում
🔹 Կանխատեսողական սպասարկում

2. Ընտրեք ճիշտ արհեստական ​​բանականության տեխնոլոգիաները

Ընտրեք արհեստական ​​բանականության շրջանակներ և գործիքներ, ինչպիսիք են՝
🔹  TensorFlow  – Հզոր բաց կոդով արհեստական ​​բանականության/մեքենայական ուսուցման գրադարան։
🔹  PyTorch  – Լայնորեն օգտագործվում է խորը ուսուցման մոդելների համար։
🔹  OpenAI API  – Ապահովում է արհեստական ​​բանականության առաջադեմ հնարավորություններ, ինչպիսին է NLP-ն։

3. Հավաքեք և պատրաստեք տվյալներ

Արհեստական ​​բանականության մոդելները պահանջում են  բարձրորակ ուսուցման տվյալներ : Տվյալների աղբյուրները կարող են ներառել՝
✅ Հաճախորդների փոխազդեցություններ (չաթբոտների համար)
✅ Սենսորային տվյալներ (կանխատեսողական սպասարկման համար)
✅ Շուկայի միտումներ (արհեստական ​​բանականության վրա հիմնված որոշումների կայացման համար)

4. Արհեստական ​​բանականության մոդելների մարզում և փորձարկում

🔹 Օգտագործեք մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ՝   արհեստական ​​բանականության համակարգը
մարզելու 🔹 Բաժանեք տվյալները  մարզման և վավերացման հավաքածուների  ՝ ճշգրտությունը բարելավելու համար։
🔹 Տեղադրելուց առաջ անընդհատ  փորձարկեք և կատարելագործեք  մոդելը։

5. Արհեստական ​​բանականության ծրագրային ապահովման տեղակայում և մոնիթորինգ

Երբ ձեր արհեստական ​​բանականության համակարգը գործարկվի՝
✅  Ինտեգրվեք առկա ծրագրերի հետ  (API-ների կամ ամպային հարթակների միջոցով):
✅  Վերահսկեք կատարողականությունը  և անհրաժեշտության դեպքում վերապատրաստեք մոդելներին:
✅  Ապահովեք արհեստական ​​բանականության էթիկական օգտագործումը  (կողմնակալության հայտնաբերում, թափանցիկություն):

Արհեստական ​​​​ծրագրային ապահովման մշակումն ընդդեմ սովորական ծրագրային ապահովման մշակման. որն է ձեզ համար ճիշտը:

 Արհեստական ​​​​ինտելեկտի ծրագրային ապահովման մշակման և սովորական ծրագրային ապահովման մշակման  միջև ընտրությունը կախված է ձեր բիզնեսի կարիքներից։

🔹 Եթե ձեզ անհրաժեշտ են  կանխատեսողական հնարավորություններ, ավտոմատացում և իրական ժամանակում հարմարվողականություն , արհեստական ​​բանականությունը առաջ շարժվելու լավագույն միջոցն է։
🔹 Եթե ձեզ անհրաժեշտ է  ծախսարդյունավետ, կանոնների վրա հիմնված ծրագրային ապահովում՝ նվազագույն բարդությամբ , ավանդական մշակումը լավագույն տարբերակն է։