4 этапа в процессе разработки
- Сбор и разметка данных – один из главных компонентов машинного обучения. От размера обучающей выборки и качества её разметки зависит то, что выучат наши модели. При разметке данных можно использовать такие инструменты, как Яндекс.Толока. На ресурсе можно поручить разметку сторонним людям. Это актуально при работе с данными, где для разметки не требуется знаний в узкой предметной области.
- Выбор подходящей модели и её обучение. Выбор архитектуры модели зависит от того, будет ли она запускаться непосредственно на телефоне или на серверной стороне. Для мобильных платформ существуют такие специально адаптированные семейства моделей, как MobileNet, для работы с изображениями.Для уменьшения размера файла с весами модели, уменьшения самого приложения и ускорения его работы могут применяться различные варианты прунинга (урезания параметров) и квантизации весов.Для записи на телефон речи / видео / изображения и их распознавания на сервере можно использовать готовые решения от производителей фреймворков TensorFlow Serving, TorchServe, и производителей видеокарт Nvidia-Triton.
- Разработка алгоритмов обработки предсказаний моделей. Для таких задач, как трекинг объектов / распознавание жестов, кроме самих моделей необходимо реализовать алгоритмы для постобработки данных. Алгоритмы необходимо самостоятельно реализовывать на одном из языков программирования (желательно чтобы это был кроссплатформенный язык как C++ или kotlin) или же можно взять готовое решение из MLKit или MediaPipe.
- Отслеживание работы моделей и создание обратной связи с пользователем. Для того, чтобы понять, насколько хорошо ваши модели справляются с задачами, кроме изучения аналитики приложения необходимо дать пользователю возможность указывать на ошибки срабатывания моделей (неправильно понятая фраза, некорректно распознанное изображение и т.д.). И на основе собранных ошибок заново запустить процесс обучения.
Сбор и разметка данных – один из главных компонентов машинного обучения. От размера обучающей выборки и качества её разметки зависит то, что выучат наши модели.
Для мобильных платформ существуют такие специально адаптированные семейства моделей, как MobileNet, для работы с изображениями.
Для уменьшения размера файла с весами модели, уменьшения самого приложения и ускорения его работы могут применяться различные варианты прунинга (урезания параметров) и квантизации весов.
ИИ в действии
Технологии ИИ будут широко использоваться для анализа выбора клиента, автоматизации, оптимизации использования ресурсов, генерации автоматических ответов на запросы и повышения коэффициента конверсии. На основе возможностей AI, ML, NLP пользователи получают персонализированный опыт.
С помощью алгоритмов анализа больших данных (Big Data) специалисты используют статистику для дальнейшего прогнозирования. Amazon Pinpoint – сервис многоканальных маркетинговых коммуникаций и мобильной аналитики работает на алгоритмах Big Data. Он помогает определить ЦА, проанализировать поведение пользователей, выбрать ключевые сообщения и отследить результаты кампании.
ИИ в разработке мобильных приложений для розничной торговли помогает анализировать покупательское поведение и увеличивать продажи за счет предоставления соответствующих рекомендаций по продуктам.
Технологии играют важную роль в процессе персонализации. Наиболее яркий пример приложения, обеспечивающего индивидуальный подход к пользователю с помощью ИИ – My Starbucks. Пользователи могут заказать напиток на ходу. Чат-бот составляет рекомендации на основе предпочтений клиента. Пользователь может делать заказы голосом через Amazon Alexa или через приложение MyBarista, а потом получать их в выбранной кофейне поблизости.
ИИ применяется и в спортивных проектах. Например, в Японии к Олимпийским играм создали систему визуализации фехтования. С разработкой стало возможным отследить движения меча и воссоздать его траекторию с помощью дополненной реальности.
В теннисе есть проект OSAI – он предназначен для организации прямых трансляций и работает на технологии смешанной или гибридной реальности. Болельщикам OSAI позволяет обеспечить большую вовлеченность, а судьям – принимать правильные решения на основе точных оцифрованных данных.
Подобные решения требуют специального оборудования: камер, лидаров и других технологических устройств. Они недоступны для новичков и спортсменов любителей, в то время как в процессе обучения очень важно отслеживать прогресс и анализировать ошибки.
Для оцифровки и анализа шахматных партий создано мобильное приложение idChess. С помощью технологий машинного обучения и нейронных сетей idChess распознает действия на игровой доске из видеопотока и переводит их в 2D графику. idChess позволяет сохранять и делиться играми в мессенджерах, а также транслировать партии в режиме реального времени на цифровых носителях.
Часто задаваемые вопросы о подключении нейросетей
Вопрос: Какие основные способы интеграции нейросети в приложение?
Ответ: Основные способы: использование облачных API (например, OpenAI, Google AI), развертывание собственной модели на сервере, использование готовых мобильных SDK или он-девайс инференс на устройстве пользователя.
Вопрос: Что нужно знать перед началом интеграции?
Ответ: Необходимо четко определить задачу, которую будет решать нейросеть, оценить объемы и качество данных, понять требования к скорости ответа (латентности) и выбрать подходящую архитектуру модели.
Вопрос: Какой язык программирования лучше подходит?
Ответ: Выбор языка зависит от выбранного способа интеграции. Python доминирует в сфере ML-разработки и работы с облачными API, но для мобильных приложений используются Kotlin/Java (Android) и Swift (iOS), а для веба — JavaScript.
Вопрос: Обязательно ли иметь мощный сервер для своей модели?
Ответ: Не обязательно. Можно использовать облачные ML-платформы (AWS SageMaker, Google Vertex AI), которые предоставляют вычислительные ресурсы, или оптимизировать модель для работы на менее мощном железе.
Вопрос: Как обрабатывать пользовательские данные для нейросети?
Ответ: Данные нужно предобработать: очистить, нормализовать, преобразовать в формат, понятный модели (например, векторы чисел). Этот пайплайн предобработки должен быть частью кода приложения.
Вопрос: Что такое API-ключ и зачем он нужен?
Ответ: API-ключ — это уникальный токен, который идентифицирует ваш проект при обращении к облачному сервису нейросети. Он нужен для аутентификации, контроля доступа и тарификации.
Вопрос: Как обеспечить безопасность при работе с нейросетью?
Ответ: Не передавайте в публичный доступ API-ключи, шифруйте передаваемые данные (HTTPS), валидируйте и санируйте пользовательский ввод, чтобы избежать атак типа prompt injection.
Вопрос: Как тестировать работу интегрированной нейросети?
Ответ: Нужно тестировать на разных наборах данных (включая edge-кейсы), проверять стабильность и скорость ответа API, обрабатывать ошибки сети и сервиса, проводить A/B-тесты качества результатов.
Вопрос: Что делать, если нейросеть отвечает слишком медленно?
Ответ: Можно кэшировать частые запросы, оптимизировать размер модели, использовать асинхронные запросы, чтобы не блокировать интерфейс, или перейти на более производительный сервис/оборудование.
Вопрос: Какие основные ошибки допускают при первой интеграции?
Ответ: Частые ошибки: отсутствие обработки ошибок API, игнорирование лимитов запросов и стоимости, пренебрежение предобработкой данных, неучет задержек сети и попытки обрабатывать слишком большие объемы данных за один запрос.
Чек-лист: ключевые шаги для успешного подключения
- Четко сформулируйте задачу, которую должна решать нейросеть в вашем приложении.
- Выберите подход: облачный API, собственная модель или гибридное решение.
- Изучите документацию и ограничения выбранного сервиса или фреймворка.
- Получите и безопасно сохраните необходимые ключи доступа (API-ключи).
- Настройте среду разработки и установите нужные библиотеки/SDK.
- Напишите код для предобработки входных данных пользователя.
- Реализуйте функцию отправки запроса к нейросети и получения ответа.
- Добавьте обязательную обработку ошибок (сеть, таймауты, лимиты API).
- Протестируйте интеграцию на различных данных, включая некорректные.
- Оптимизируйте запросы для снижения задержек (латентности).
- Настройте мониторинг использования API и контроль расходов.
- Обеспечьте соответствие обработки данных законодательству (GDPR и др.).
- Спланируйте стратегию масштабирования при росте числа пользователей.
- Подготовьте fallback-механизм на случай недоступности нейросети.
- Документируйте процесс интеграции для команды.
