Знаете ли вы, что машинное обучение остается крупнейшим подразделом искусственного интеллекта? По данным Statista, несмотря на то, что машинное обучение — самая простая часть ИИ, к 2025 году его рынок достигнет $105,45 миллиардов. Почему так?
Автоматические ответы на вопросы, роботизированная торговля акциями, компьютерное зрение, рекомендательные системы и обслуживание клиентов — все это стало возможным только благодаря машинному обучению.
В 2025 году использование сервисов по разработке решений на базе машинного обучения позволит компаниям создавать более умные, персонализированные и гибкие продукты. Машинное обучение помогает автоматизировать сложные процессы, повышать точность прогнозов и улучшать восприятие программных продуктов.
В этом руководстве мы подробно расскажем о процессе создания таких приложений — от определения задач вашего продукта до его запуска и внедрения.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это одна из форм искусственного интеллекта, направленная на автоматизацию различных процессов с помощью простых программ. Оно использует наборы данных для классификации поступающей информации и предлагает решения, основываясь на этих ограниченных категориях.
Типы машинного обучения
Машинное обучение подразделяется на три типа: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с частичным (или слабым) учителем.
Обучение с учителем использует размеченные наборы данных для обучения моделей классификации и прогнозирования, что позволяет эффективно интерпретировать новую информацию.
Примером может служить автоматическая фильтрация электронной почты, при которой письма сортируются на спам и обычную корреспонденцию.
Обучение без учителя работает с размеченными данными, выявляя в них сходства или различия. Примером может служить сегментация клиентов по интересам.
Частично обученное машинное обучение сочетает оба подхода, используя размеченные данные для классификации неразмеченных.
Что такое приложение с машинным обучением?
Приложение с машинным обучением — это тип программного обеспечения, которое может обучаться на данных и со временем становиться умнее без необходимости закладывать в него все правила вручную.
Вместо того чтобы просто следовать заранее заданным инструкциям, такое приложение анализирует закономерности в данных и самостоятельно принимает решения или строит прогнозы.
В отличие от обычных приложений, которые всегда реагируют одинаково, приложения с машинным обучением способны адаптироваться и совершенствоваться по мере накопления опыта.
Основные характеристики МО приложений:
- Действия, основанные на данных: приложение использует текущую и накопленную информацию для своей работы и развития.
- Гибкость: модели машинного обучения становятся точнее по мере поступления новых данных.
- Прогнозирование: приложение способно предсказывать результаты, поведение пользователей или определенные тенденции.
- Автоматизация: многие процессы принятия решений происходят без участия человека.
Популярные примеры:
- Netflix и YouTube: рекомендуют видео на основе вашей истории просмотров.
- Google Maps: прогнозирует ситуацию на дорогах и предлагает оптимальные маршруты.
- Grammarly: определяет ошибки в тексте и предлагает правки, используя технологии обработки естественного языка (NLP).
- Face ID: распознает пользователей с помощью алгоритмов глубокого обучения для распознавания лиц.
| Характеристика | Приложения с машинным обучением | Традиционные приложения |
| Логика | Обучаются на данных | Следуют фиксированным правилам |
| Адаптивность | Улучшаются со временем | Остаются неизменными без обновлений |
| Персонализация | Высокая – адаптируются под пользователя | Низкая – одинаковы для всех |
| Принятие решений | Прогнозируют и адаптируются | Только заранее запрограммированы |
| Поддержка | Требуется обновление данных | Требуется обновление кода |
| Примеры | Netflix, Siri, Face ID | Калькулятор, блокнот, форма обратной связи |
Машинное обучение vs традиционные приложения
Преимущества разработки приложений с машинным обучением
Разработка приложения с применением технологий машинного обучения позволяет компаниям интеллектуализировать программное обеспечение, делая его более полезным и персонализированным для пользователей.
В отличие от обычных решений, одинаковых для всех, такие приложения способны обучаться на основе данных и адаптировать свое поведение под индивидуальные потребности или принимать более точные решения. Вот основные причины, по которым стоит внедрять машинное обучение в приложение:
- Персонализация. Машинное обучение помогает приложениям предлагать пользователю контент, товары или функции на основе его предпочтений и поведения. Пример — рекомендации фильмов и сериалов в Netflix.
- Автоматизация. С помощью МО можно автоматизировать сложные задачи, такие как поддержка клиентов, анализ данных или даже диагностика проблем.
- Прогнозирование. Модели машинного обучения анализируют исторические данные и предсказывают поведение или результаты. Например, в электронной коммерции — определяют, что пользователь, скорее всего, купит дальше.
- Улучшение пользовательского опыта. Благодаря обучению на действиях пользователя, такие приложения реагируют более точно и контекстно. Например, клавиатуры подстраиваются под стиль набора текста и предлагают релевантные подсказки.
- Конкурентное преимущество. Умные функции на базе МО выделяют ваше приложение среди прочих и помогают удерживать внимание пользователей дольше.
- Постоянное улучшение. Чем больше база пользователей, тем больше данных получает приложение — и тем точнее оно становится со временем.
По сути, машинное обучение позволяет создавать не просто работающие приложения, а по-настоящему «умные» решения — способные обучаться, предугадывать потребности и обеспечивать более высокий уровень пользовательского взаимодействия.
Отраслевые способы применения приложений с машинным обучением
Согласно опросу, проведенному в марте 2023 года среди маркетологов по всему миру, 84% респондентов отметили, что наиболее практичное применение ИИ и машинного обучения — это адаптация веб-контента под поисковые запросы пользователей.
Однако благодаря способности обучаться на опыте и адаптироваться к поведению пользователя, машинное обучение находит применение во множестве отраслей и оказывает на них значительное влияние.
В медицине технологии машинного обучения помогают врачам и пациентам анализировать клинические случаи и принимать более обоснованные решения. Например, некоторые программы умеют распознавать ранние признаки рака кожи по изображениям кожных покровов.
Другие — анализировать историю болезни и предлагать персонализированные схемы лечения. Это не только экономит время, но и повышает точность диагностики и качество медицинского обслуживания.
В финансовом секторе МО усиливает защиту, выявляя подозрительное поведение в аккаунтах и предупреждая пользователей о возможных мошеннических действиях.
Так, JPMorgan Chase стал одним из первых крупных игроков в финансовой индустрии, кто начал активно внедрять машинное обучение в различные бизнес-процессы. В 2024 году компания представила набор инструментов LLM Suite для большинства своих сотрудников, позволяющий эффективно обнаруживать мошенничество и взаимодействовать с клиентами банка Chase.
Машинное обучение в сфере электронной коммерции и ритейла помогает формировать персонализированные воронки продаж, предлагая товары на основе истории покупок и просмотров, а также оптимизируя ценообразование и управление складскими запасами.
Taco Bell стал первым рестораном, позволившим клиентам заказывать еду напрямую с помощью ИИ. Tacobot интегрирован со Slack и упрощает процесс оформления заказов.
В логистике и транспорте машинное обучение применяется для определения кратчайших маршрутов доставки и своевременного обслуживания транспорта. Музыкальные и видеостриминговые сервисы, такие как Netflix и Spotify, используют МО для предоставления персонализированных рекомендаций, удерживающих внимание пользователей.
В производстве машинное обучение позволяет выявлять неисправности оборудования и дефекты продукции еще до их появления. В сфере недвижимости технологии МО помогают подбирать подходящие объекты для пользователей и прогнозировать изменения цен.
Пошаговое руководство по созданию приложения с машинным обучением
Создание приложения на базе машинного обучения — задача весьма сложная, требующая детального планирования, хотя бы минимального понимания принципов работы технологий, а также расчета рентабельности и целесообразности проекта.
Тем не менее важно понимать, что в целом этот процесс не является хаотичным — он вполне структурирован и управляем, если разбить его на последовательные, четко определенные этапы.
Шаг 1: Определите проблему, которую хотите решить
Прежде всего, необходимо четко понять, какую именно задачу должно решать ваше приложение и почему машинное обучение является наилучшим способом ее реализации.
Задайте себе вопросы:
- Какую проблему мы решаем?
- Справится ли с ней машинное обучение лучше, чем обычное приложение?
Пример: вы хотите создать приложение для покупок, которое будет рекомендовать товары в зависимости от вкусов пользователя. Это как раз тот случай, когда машинное обучение применяется максимально эффективно.
Шаг 2: Подготовьте и соберите данные
Приложения на основе МО обучаются на данных, поэтому важно изначально иметь качественный и релевантный набор информации:
- Сбор данных — получайте сведения из вашего приложения, от пользователей, через API или из открытых источников.
- Очистка данных — удалите ошибки, дубликаты и пропущенные значения.
- Подготовка — при необходимости переведите данные в числовой формат и разделите на обучающую и тестовую выборки.
Например, если вы разрабатываете фитнес-приложение, которое рекомендует тренировки, данные могут включать возраст, вес, цели и предыдущие тренировки пользователя.
Шаг 3: Наймите специалистов, соберите команду и организуйте процесс
Обычно здесь возможны два пути: сформировать собственную продуктовую команду (если ее еще нет) или передать разработку сторонним IT-специалистам.
Если создание собственного технического отдела не входит в ваши планы и бюджет, оптимальным решением станет сотрудничество с профессиональной компанией, специализирующейся на разработке приложений с машинным обучением — это позволит сэкономить время, средства и избежать множества сложностей.
Разработчики оценят вашу идею и подберут наиболее подходящий тип модели машинного обучения. Например:
- Классификация — сортировка объектов по категориям (например, спам или не спам);
- Регрессия — прогнозирование числовых значений (например, будущих продаж);
- Кластеризация — группировка пользователей или товаров по типам;
- Глубокое обучение — для сложных задач, таких как распознавание лиц или обработка речи.
Если сразу не будет понятно, какая модель подойдет лучше, специалисты протестируют несколько базовых вариантов.
После выбора подходящей модели ее необходимо «обучить» на ваших данных, то есть научить принимать правильные решения.
Разработчики:
- Используют часть данных для обучения модели;
- Вторую часть — для проверки точности ее работы;
- Оценят результат и при необходимости проведут доработки.
Если модель работает недостаточно точно, команда может улучшить качество данных, изменить модель или применить другие методы.
Когда обучение завершено, модель необходимо встроить в само приложение. Это делается следующим образом:
- Создается API, через который приложение отправляет данные модели и получает ответы
- При необходимости онлайн-работы модель размещается на облачных платформах (например, AWS или Google Cloud)
- В случае офлайн-работы — модель встраивается напрямую в приложение
Например, фотовидео-приложение может использовать встроенную модель для удаления фона без подключения к интернету.
Независимо от сложности модели, пользователю необходим понятный и интуитивный интерфейс. Команда разработчиков спроектирует внешний вид приложения, элементы взаимодействия и свяжет их с моделью машинного обучения, работающей «внутри».
Для этого разработчики могут использовать:
- Flutter, Swift, Kotlin — для мобильных приложений;
- React, Vue — для веб-интерфейсов;
- Бэкенд-технологии — для связи между пользовательской частью и моделью.
Шаг 4: Запустите приложение и улучшайте его
Теперь приложение готово к запуску, но работа на этом не заканчивается. Приложения с машинным обучением требуют регулярных обновлений, чтобы сохранять точность и актуальность.
После релиза важно отслеживать:
- Насколько эффективно работает модель
- Насколько активно пользователи используют функции, основанные на МО
- Не нуждается ли модель в новом обучающем наборе данных по мере изменения условий
Таким образом, ваше приложение будет продолжать учиться и совершенствоваться со временем — именно этого и ожидают пользователи.
Технологии и инструменты, необходимые для разработки МО-приложений
Качество создаваемого программного продукта напрямую зависит от используемых технологий.
Современные, проверенные временем решения обеспечивают стабильность работы, позволяют быстрее внедрять новые функции и проще интегрироваться с другими системами.
В то же время устаревшие или неподходящие инструменты для решения конкретных задач приводят к накоплению технического долга, снижению продуктивности команды и увеличению вероятности ошибок, что негативно сказывается на общем качестве и конкурентоспособности продукта.
Хотя не обязательно глубоко разбираться в языках программирования и библиотеках, общее понимание стека технологий поможет более эффективно контролировать процесс разработки приложения и правильно подбирать специалистов.
Языки программирования
Эти языки программирования используются разработчиками для написания инструкций как для приложения, так и для моделей машинного обучения.
- Python — самый популярный язык благодаря простоте освоения и большому количеству готовых инструментов для создания моделей машинного обучения в короткие сроки.
- R отлично подходит для анализа данных и построения графиков.
- JavaScript преимущественно используется для приложений, работающих в веб-браузере.
- Для мобильных приложений разработчики применяют Java или Kotlin для устройств на Android и Swift для iPhone.
Фреймворки и библиотеки машинного обучения
Эти наборы инструментов облегчают и ускоряют создание и обучение моделей машинного обучения, избавляя разработчиков от необходимости начинать с нуля.
- TensorFlow и PyTorch — мощные инструменты для создания сложных моделей, способных распознавать изображения или речь.
- scikit-learn подходит для более общих задач машинного обучения, таких как классификация и прогнозирование числовых данных.
- Keras упрощает процесс создания моделей, делая его более удобным.
- ONNX облегчает перенос моделей между разными инструментами, обеспечивая гибкость при развертывании.
Облачные платформы
Обучение моделей машинного обучения требует значительных вычислительных ресурсов. Облачные платформы предоставляют разработчикам доступ к мощным вычислительным компьютерам через интернет, без необходимости инвестировать в дорогостоящее оборудование.
- Amazon Web Services (AWS), Google Cloud и Microsoft Azure предлагают сервисы, которые помогают создавать, тестировать и развертывать МО-модели в облаке.
- Эти платформы также позволяют легко масштабировать приложение при увеличении числа пользователей.
Инструменты для работы с данными
Для машинного обучения необходимы качественные данные. Разработчики обычно используют специальные инструменты для подготовки, очистки и организации данных, которые будут использоваться для обучения моделей.
- Инструменты, такие как Hadoop и Spark, применяются для обработки больших объемов данных.
- Pandas используется для структурирования данных в удобные таблицы.
Jupyter Notebooks позволяют писать код и сразу видеть результаты, что способствует быстрой проверке идей.
Инструменты для мобильной и веб-разработки
После создания модели машинного обучения разработчики создают интерфейс, с которым взаимодействует пользователь в приложении.
- Flutter и React Native позволяют создавать приложения для iPhone и Android на единой кодовой базе, что значительно экономит время.
- Swift и Kotlin используются для разработки приложений для iPhone и устройств на Android соответственно.
Стоимость создания приложения с машинным обучением
Стоимость разработки системы машинного обучения может варьироваться от $25 000 до $300 000 и выше. Однако важно понимать, что цена зависит от функционала вашего приложения, уровня его «интеллекта» и способов реализации.
Не обязательно вкладывать всю сумму сразу — на начальном этапе важно выделить основные функции от второстепенных и постепенно дорабатывать приложение.
1. Объем функционала
При разработке любого программного продукта существует прямая зависимость: чем больше функций выполняет приложение, тем выше его стоимость.
- Простое приложение, выполняющее базовые прогнозы (например, рекомендующее статьи), создается быстрее и дешевле.
- Сложное приложение, способное распознавать изображения, понимать речь или работать в режиме реального времени, требует больших затрат, времени и усилий.
Каждая дополнительная функция, такая как push-уведомления, личный кабинет или персонализация, увеличивает стоимость разработки.
2. Качество входных данных
Для работы решений на основе машинного обучения необходимы данные, и чем выше их качество, тем лучше.
- Если ваши данные уже подготовлены и структурированы, это позволяет сэкономить время и средства.
- Если данные не структурированы или разбросаны по разным источникам, команде придется потратить дополнительное время на их очистку и структурирование перед использованием.
Приложения, собирающие данные от пользователей, также требуют организации систем хранения и поддержки.
3. Тип модели машинного обучения
Существует множество типов моделей, в зависимости от задач вашего приложения.
- Простые модели применяются для базовых функций, таких как прогнозирование чисел или сортировка текста.
- Более сложные модели (например, глубокое обучение) используются для распознавания лиц или обработки естественного языка и требуют больше вычислительных ресурсов, времени и финансов на разработку и обучение.
Кроме того, если приложение должно постоянно обучаться на новых данных, это увеличивает нагрузку на процесс разработки.
4. Команда разработки
Кто работает над проектом так же важно, как и то, что вы создаете.
- Небольшие команды или фрилансеры могут стоить дешевле, но процесс разработки обычно занимает больше времени и сопровождается риском ошибок.
- Опытные агентства по разработке МО стоят дороже, но обычно работают быстрее, лучше управляют проектом и снижают риски.
Расходы также зависят от географического расположения команды — например, аутсорсинг в США обойдется дороже, чем сотрудничество с компанией по разработке ИИ из Восточной Европы.
5. Инфраструктура и хостинг
МО-моделям нужны платформы для хранения данных. Большинство приложений размещается на облачных платформах, таких как AWS, Google Cloud или Microsoft Azure.
Эти сервисы взимают плату в зависимости от объема используемого пространства для хранения и мощности обработки, особенно при обучении больших моделей. Работа в облаке также подразумевает ежемесячные и годовые платежи за обслуживание.
6. Долгосрочная поддержка
После запуска приложения работа над ним не заканчивается — модели машинного обучения требуют регулярных корректировок и дообучения для сохранения точности и объективности.
Кроме того, со временем может понадобиться исправлять ошибки, улучшать функционал или обновлять дизайн.
Хорошее практическое правило — вкладывать в поддержку и обслуживание примерно 15–20 % от первоначальной стоимости разработки ежегодно.
| Тип приложения | Оценочная стоимость |
| Простое МО-приложение (например, прогнозирование цены) | $25 000 – $50 000 |
| Приложение средней сложности (например, чат-бот) | $50 000 – $100 000 |
| Сложное приложение (например, голосовое или с распознаванием изображений) | $100 000 – $300 000 и выше |
Оценочная стоимость в зависимости от типа приложения
Как сэкономить бюджет
Даже при наличии заранее определённого бюджета на разработку стоит использовать возможности для оптимизации затрат — разумеется, без ущерба качеству решения.
Разработайте минимально жизнеспособный продукт (MVP)
Начните с основных функций. MVP позволяет быстро проверить идею приложения по более низкой цене, а затем доработать ее на основе отзывов пользователей.
Используйте готовые модели машинного обучения
Не всегда нужно создавать модель с нуля. Крупные технологические компании (например, OpenAI, Google или Amazon) предлагают готовые модели для анализа изображений, перевода и чат-ботов. Использование таких решений значительно экономит время и средства.
Работайте с проверенным партнером
Нанимать профессиональную компанию по разработке МО-приложений может быть дороже на старте, но это поможет:
- Избежать типичных ошибок
- Выбрать правильные инструменты
- Быстрее выйти на рынок
Проблемы разработки приложений с машинным обучением
Создание приложения на основе машинного обучения способно значительно повысить эффективность вашего бизнеса. Однако, согласно Международной ассоциации сертификации в области бизнес-аналитики (IABAC), с этим связаны определенные сложности, к которым стоит быть готовым.
Во-первых, необходимы корректные данные. МО-приложения обучаются на основе данных, и если они некачественные, неполные или искаженные, это может привести к ошибочным прогнозам.
Например, если медицинское приложение обучено на данных лишь одной возрастной группы, оно может неправильно работать с представителями других групп.
Во-вторых, важен вопрос конфиденциальности данных. Многие проекты машинного обучения работают с коммерческой или конфиденциальной информацией — активностью пользователей, их предпочтениями или медицинскими записями.
При этом необходимо соблюдать множество регуляций, таких как GDPR или HIPAA, обеспечивать контроль доступа и прозрачность обработки данных.
Третья серьезная задача — выбор правильной модели машинного обучения. Как уже упоминалось, существует множество типов моделей, каждая из которых предназначена для решения конкретных задач.
Если вы выберете модель, не подходящую для конкретной задачи, приложение может работать не так, как ожидается. Именно поэтому профессиональные команды по машинному обучению обычно проводят эксперименты с несколькими моделями, прежде чем остановиться на оптимальном варианте.
После выбора модели следующим этапом становится ее обучение и тонкая настройка. Это подразумевает подачу входных данных, чтобы модель могла выявлять закономерности и делать прогнозы.
Однако все не так просто. Обучение занимает много времени, требует значительных вычислительных ресурсов и зачастую включает метод проб и ошибок, прежде чем будут получены достоверные результаты.
Кроме того, возникает вопрос интерпретируемости модели. Некоторые модели машинного обучения работают как «черные ящики», выдавая ответы без объяснения, каким образом они были получены.
Наконец, приложения с машинным обучением требуют постоянного контроля. В отличие от традиционных программ, модели МО не остаются эффективными навсегда. По мере изменения поведения пользователей или рыночных трендов точность прогнозов модели может снижаться — эта проблема называется «дрейф модели».
Чтобы приложение оставалось полезным, необходимо регулярно обновлять модель, снабжать ее свежими данными и отслеживать ее производительность со временем.
Примеры успешных приложений с машинным обучением, на которые стоит ориентироваться при разработке собственного ПО
Точно назвать количество приложений, использующих машинное обучение, сложно. Однако ожидается, что к 2034 году рынок ИИ в мобильных приложениях достигнет примерно $354,09 миллиарда, тогда как в 2024 году он составлял $21,23 миллиарда.
Рост числа приложений не должен вызывать у вас опасений. Напротив, это поможет выявить действия конкурентов и понять, что востребовано у пользователей.
1. Spotify
Spotify анализирует, какую музыку слушают пользователи, как они это делают и что пролистывают. Чем больше людей используют приложение, тем точнее Spotify узнает их музыкальные предпочтения и на основе этого создает персонализированные плейлисты.
Полезный совет: Машинное обучение позволяет персонализировать контент так, что создается впечатление, будто приложение разработано специально для каждого пользователя.
2. Google Maps
Google Maps не просто показывает кратчайший путь — приложение прогнозирует трафик, закрытие дорог и задержки, анализируя миллионы данных, чтобы объехать пробки и доставить пользователя до места назначения максимально быстро.
Полезный совет: если ваше приложение связано с перемещением или доставкой, МО может значительно улучшить точность времени и маршрутов.
3. Amazon
Amazon рекомендует товары покупателям на основе их поиска и покупок. Кроме того, цены в реальном времени корректируются в зависимости от спроса, наличия и конкуренции.
Полезный совет: в приложениях для шопинга машинное обучение способствует увеличению продаж, показывая клиентам правильный товар в нужное время и по оптимальной цене.
4. Netflix
Netflix отслеживает, что смотрят пользователи, как долго и когда они прекращают просмотр. На основе этих данных сервис предлагает сериалы и фильмы, которые, скорее всего, им понравятся.
Полезный совет: технологии машинного обучения помогают приложениям дольше удерживать пользователей, определяя их предпочтения.
5. Duolingo
Duolingo отслеживает прогресс учеников и постоянно корректирует сложность уроков. Если успехи хорошие, приложение предлагает более сложные задания. Если возникают трудности, оно делает паузу, но напоминает, когда нужно больше практиковаться.
Полезный совет: машинное обучение повышает эффективность обучающих приложений, подстраивая темп обучения под каждого пользователя.
Как СКЭНД может помочь создать уникальное решение
Создание приложения с использованием машинного обучения требует правильного сочетания навыков, инструментов и опыта. Именно поэтому многие компании предпочитают сотрудничать с проверенным партнером по разработке, таким как СКЭНД.
Когда имеет смысл отдавать разработку МО-приложения на аутсорсинг
В целом, аутсорсинг позволяет сэкономить время, снизить риски, особенно если:
- В вашей команде нет специалистов по машинному обучению.
- У вас сжатые сроки и нужно ускориться.
- Вам требуется помощь в определенной сфере, например, в здравоохранении, финансах или юриспруденции.
Однако не все команды по разработке одинаковы. На что стоит обратить внимание:
- Изучите предыдущие проекты. Просмотрите портфолио и кейсы. Есть ли у команды опыт создания похожих приложений?
- Проверьте коммуникацию. Хорошие партнеры умеют слушать и стремятся понять ваши потребности.
- Убедитесь, что команда разбирается в вашей отрасли — это помогает создавать правильные решения и соблюдать требования по защите данных.
Почему стоит выбрать СКЭНД
СКЭНД — это компания по разработке программного обеспечения с более чем 25-летним опытом работы. Мы помогли множеству бизнесов создать приложения с машинным обучением, которые приносят реальные результаты в таких сферах, как здравоохранение, ритейл, финансы, логистика и туризм.
Наша команда обладает глубокими знаниями в области машинного обучения и работает с ведущими технологиями, такими как TensorFlow, PyTorch, AWS и Google Cloud.
Мы контролируем весь процесс разработки — от идеи и подготовки данных до обучения МО-моделей, создания приложения и долгосрочного сопровождения. За годы работы мы разработали широкий спектр МО-решений, среди которых:
- Инструмент для документации исходного кода на базе искусственного интеллекта. Этот софт использует глубокие модели обработки естественного языка для упрощения работы разработчиков и сокращения времени адаптации новых сотрудников.
- ИИ-решение для оптимизации маршрутов в логистике. Мы создали умную систему, которая с помощью машинного обучения оптимизирует маршруты доставки на основе актуальных данных, таких как трафик, погодные условия и загрузка посылок, помогая компаниям снижать издержки и повышать пунктуальность.
- Платформа для поиска туристических рекомендаций. Используя алгоритмы машинного обучения и обработку естественного языка, платформа подбирает персонализированные рекомендации с учетом целей путешественника, его местоположения и поисковых запросов.
С СКЭНД вы получаете не просто технического подрядчика — вы находите партнера, который знает, как превратить искусственный интеллект в практичные решения, адаптированные под цели вашего бизнеса.
Роль MLOps в услугах по разработке приложений с машинным обучением
MLOps — это сокращение от Machine Learning Operations, аналог DevOps, но для машинного обучения. Он помогает командам управлять всем жизненным циклом МО-проекта: от создания и тестирования моделей до их развертывания и поддержки в работающих приложениях.
По мере роста масштабов МО-проектов увеличивается и их сложность. Необходимо контролировать большие объемы данных, обучать модели, отслеживать их производительность и гарантировать стабильную работу в продакшене. Именно здесь на помощь приходит MLOps.
Без внедрения MLOps проекты с машинным обучением легко могут превратиться в хаос:
- Можно потерять контроль над версиями данных или обновлениями моделей
- Возникают сложности с переносом модели из тестовой среды в продакшн
- Возможен пропуск ошибок или снижение производительности после развертывания
В то же время, при использовании MLOps команды получают возможность:
- Автоматизировать рабочие процессы — от подготовки данных до развертывания
- Отслеживать эксперименты и версии моделей — понимать, что работает и почему
- Мониторить работающие модели в реальном времени — своевременно выявлять ошибки и падение производительности
- Легко масштабировать — уверенно разворачивать решения в облаке или на периферийных устройствах
- Обеспечивать согласованность — между средами разработки, тестирования и продакшеном
Ключевые инструменты и практики MLOps
MLOps — это не просто один инструмент, а набор практик и платформ, работающих в комплексе:
- Контроль версий для данных и моделей (например, DVC, MLflow)
- CI/CD-пайплайны для МО-приложений (например, Jenkins, GitHub Actions, Kubeflow)
- Мониторинг моделей для отслеживания точности и производительности (например, Evidently, Seldon)
- Автоматическое переобучение при изменении данных или снижении эффективности
В СКЭНД мы применяем лучшие практики MLOps, чтобы создавать приложения с машинным обучением, которые не только интеллектуальны, но и надежны и готовы к реальному использованию.
Мы обеспечиваем простоту обновления, тестирования и развертывания моделей, чтобы ваше приложение стабильно работало и развивалось вместе с вашим бизнесом.
Этические аспекты ИИ
По мере того как машинное обучение все шире применяется в приложениях и инструментах, важно думать не только о возможностях технологии, но и о ее влиянии на людей.
Одна из ключевых проблем в алгоритмах машинного обучения — это предвзятость. Поскольку модели учатся на данных, они иногда могут использовать несправедливые шаблоны, например, отдавать предпочтение определенным группам людей. Поэтому важно использовать сбалансированные данные и тщательно тестировать модель, чтобы она обеспечивала равное отношение ко всем.
Также важна прозрачность выдаваемых результатов. Пользователи и компании часто хотят понимать, как именно модель принимает решения — особенно в специфических областях и сферах.
Вместе с прозрачностью идет вопрос конфиденциальности. Многие МО-приложения работают с персональными или конфиденциальными данными. Поэтому необходимо получать согласие пользователей, надежно хранить данные и соблюдать законы о защите информации.
Безопасность также нельзя оставлять без внимания. Без должной защиты модели и данные могут стать уязвимыми перед хакерами или злоупотреблениями. Разработчики должны продумывать возможные риски и принимать меры по их предотвращению.
И, наконец, нельзя забывать об экологической стороне. Обучение больших МО-моделей требует значительных вычислительных ресурсов и энергии. Поэтому выбор рациональных инструментов и облачных сервисов помогает снизить воздействие на окружающую среду и сделать приложение более устойчивым.
Методы оптимизации производительности
В целом, оптимизация производительности помогает приложению работать быстрее, использовать меньше ресурсов и сохранять высокую производительность даже при большом количестве пользователей.
Существует несколько эффективных подходов для улучшения работы вашего приложения. Упрощение модели — один из них. Это означает исключение ненужных компонентов или использование более простых вычислений, что делает модель легче и быстрее, при этом сохраняя точность прогнозов.
Еще один важный метод — подготовка данных. Очистка и заполнение пропусков в записях позволяют модели лучше обучаться и делать более точные прогнозы без замедления работы.
Использование мощного оборудования, такого как GPU (графические процессоры) или TPU (специализированные процессоры для машинного обучения), доступных через облачные сервисы, ускоряет как обучение модели, так и процесс предсказаний.
Кроме того, можно снизить время отклика за счет кэширования результатов, которые обновляются редко, а также групповой обработки запросов (батчинг), что уменьшает нагрузку на серверы.
Также важно регулярно отслеживать качество работы модели, так как окружающая среда постоянно меняется. Если модель начинает допускать ошибки, ее следует переобучить на свежих данных, чтобы сохранить точность.
И, наконец, для приложений, которым нужны ответы в реальном времени — например, распознавание речи или обработка изображений — целесообразно запускать модель непосредственно на устройстве пользователя (edge deployment). Это позволяет избежать задержек, связанных с передачей данных в облако и обратно.
В итоге, ключевые стратегии оптимизации производительности вашего МО-приложения включают:
- Упрощение модели — уменьшение ее размера и ускорение работы без потери точности.
- Выбор алгоритма — подбор наиболее подходящего алгоритма для конкретной задачи.
- Подготовка данных — очистка и корректировка данных для улучшения обучения модели.
- Использование мощного оборудования — запуск модели на GPU или TPU для ускорения процессов.
- Кэширование и батчинг — сохранение повторяющихся результатов и обработка множества запросов одновременно.
- Мониторинг и переобучение — контроль за производительностью и обновление модели при необходимости.
- Развертывание на периферии — установка модели непосредственно на устройстве пользователя для ускорения отклика.
Стратегии оптимизации после запуска
Запуск приложения с машинным обучением — это зачастую лишь начало. После выхода продукта важно продолжать его совершенствовать, чтобы он оставался полезным и эффективным по мере роста числа пользователей. Эта непрерывная работа называется оптимизацией после запуска.
Одной из ключевых стратегий является регулярный мониторинг работы приложения. Следите за точностью прогнозов машинного обучения и оценкой скорости и отзывчивости со стороны пользователей.
Если вы заметите снижение точности модели или появление задержек в работе, необходимо оперативно принять меры.
Еще одним важным шагом является сбор отзывов пользователей. Прислушивайтесь к их замечаниям о багах, непонятных моментах или отсутствующих функциях. Это помогает правильно расставить приоритеты и сделать обновления, которые действительно улучшат восприятие приложения.
Кроме того, анализируйте паттерны использования приложения, чтобы определить, какие функции наиболее востребованы, а какие требуют доработки или могут быть удалены. Такой подход позволяет сосредоточить усилия по развитию ИИ на самых важных направлениях.
Актуальные тенденции в разработке приложений с машинным обучением
Согласно данным Statista, объем рынка в сегменте машинного обучения в сфере искусственного интеллекта будет постоянно расти с 2025 по 2031 годы. Значит ли это, что новые тренды и инновации окажут существенное влияние на приложения? Безусловно.
Прежде всего, будет наблюдаться активный переход к Edge AI — то есть запуску моделей машинного обучения непосредственно на смартфонах и носимых устройствах, а не только на облачных серверах. Это позволит приложениям работать быстрее и даже без подключения к интернету.
Второй заметный тренд — использование AutoML инструментов. Как следует из названия, AutoML привнесет элемент автоматизации, который поможет разработчикам создавать модели с меньшими усилиями и внедрять интеллектуальные функции даже при недостаточном опыте в области искусственного интеллекта.
Также ожидается развитие Explainable AI (XAI) — технологий, делающих программное обеспечение более понятным и прозрачным. По данным IBM, Explainable AI позволяет описывать модель ИИ, ее ожидаемое влияние и возможные предубеждения.
Не стоит забывать и про использование синтетических данных. Вместо сбора огромных массивов реальных данных разработчики смогут генерировать реалистичные данные с помощью искусственного интеллекта.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что такое приложение с машинным обучением?
Проще говоря, это программное обеспечение, основанное на технологиях искусственного интеллекта, которое способно самостоятельно анализировать данные и принимать решения, строить прогнозы или формулировать выводы — без необходимости ручного программирования каждой возможной ситуации.
Чем приложение с машинным обучением отличается от обычного?
В отличие от традиционных приложений, которые работают по жестко заданным алгоритмам, МО-приложения изучают закономерности в данных и со временем принимают решения самостоятельно.
Стоит ли заниматься разработкой приложений с машинным обучением? Насколько это перспективно?
Машинное обучение активно проникает во множество отраслей и направлений. Согласно данным Statista, объем рынка в этой сфере достигнет примерно 105 миллиардов долларов уже в 2025 году.
Нужны ли навыки программирования для создания приложения с МО?
Хотя базовые знания программирования полезны, можно также воспользоваться услугами профессиональной команды или использовать no-code/low-code платформы для разработки. Тем не менее, если технических навыков нет вовсе, разумнее доверить реализацию опытным специалистам.
Как приложения с машинным обучением загружаются для офлайн-использования?
Если модель небольшая, ее можно встроить непосредственно в приложение и запускать без подключения к интернету. В противном случае приложение, как правило, обменивается данными с облачными серверами, где происходит основная обработка МО.
Что такое MLOps и зачем это нужно?
MLOps — это совокупность передовых практик, упрощающих мониторинг, обновление и развертывание моделей машинного обучения. Они делают МО-приложения масштабируемыми, стабильными и надежными в долгосрочной перспективе.
Сколько времени занимает разработка МО-приложения?
Точные сроки зависят от множества факторов: сложности архитектуры, объема доступных данных и других условий. Простые решения могут быть реализованы за несколько месяцев, в то время как разработка сложных систем может занять полгода и более.
Сколько стоит создание приложения с машинным обучением?
Стоимость зависит от функциональности приложения, локации команды и уровня доступности. В среднем, разработка может варьироваться от десятков до сотен тысяч долларов.
Как выбрать подходящего аутсорс-партнера для разработки МО-приложения?
Обратите внимание на опыт компании в области машинного обучения, наличие кейсов в нужной вам сфере, качество портфолио, прозрачность коммуникаций и понимание специфики вашего бизнеса.
Как сделать МО-приложение этичным и ориентированным на конфиденциальность?
Используйте принципы этичного ИИ, соблюдайте прозрачность в обработке пользовательских данных, обеспечьте их безопасность, исключите предвзятость в моделях и придерживайтесь всех применимых законов и нормативов.