چگونه در ساخت اپلیکیشن از هوش مصنوعی کمک بگیریم؟ 19 نکته
lt
=”هوش مصنوعی” width=”646″ height=”446″ /> هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال تبدیل شدن به یکی از مهمترین فناوریهای عصر ما است و فرصتهای بیشماری را برای کسب درآمد ایجاد میکند. یکی از راههای جذاب برای بهرهبرداری از این فرصتها، ساخت اپلیکیشنهای مبتنی بر هوش مصنوعی است. در این مقاله، 19 نکته کلیدی برای موفقیت در این زمینه را بررسی خواهیم کرد.
- ✔️
2. تحقیق بازار:
بازار هدف خود را به خوبی بشناسید. رقبای خود را بررسی کنید و ببینید چه چیزی را بهتر از آنها میتوانید ارائه دهید. - ✔️
3. انتخاب یک حوزه تخصصی:
به جای تلاش برای پوشش دادن همه چیز، روی یک حوزه خاص از هوش مصنوعی تمرکز کنید، مانند پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین یا یادگیری ماشین. - ✔️
4. تعریف دقیق ویژگیها:
ویژگیهای اصلی اپلیکیشن خود را به طور واضح تعریف کنید. چه کاری انجام میدهد؟ چگونه کار میکند؟ - ✔️
5. انتخاب الگوریتم مناسب:
الگوریتمهای هوش مصنوعی مختلفی وجود دارند. الگوریتمی را انتخاب کنید که بهترین عملکرد را برای نیازهای اپلیکیشن شما ارائه میدهد. - ✔️
7. توسعه رابط کاربری (UI) جذاب:
رابط کاربری اپلیکیشن شما باید کاربرپسند و جذاب باشد. کاربران باید به راحتی بتوانند با اپلیکیشن شما کار کنند.

- ✔️
8. آزمایش و بهبود مستمر:
به طور مداوم اپلیکیشن خود را آزمایش کنید و بازخورد کاربران را جمعآوری کنید. از این بازخورد برای بهبود عملکرد و ویژگیهای اپلیکیشن خود استفاده کنید. - ✔️
9. انتخاب مدل کسب و کار مناسب:
راههای مختلفی برای کسب درآمد از یک اپلیکیشن هوش مصنوعی وجود دارد، مانند فروش اشتراک، تبلیغات، یا ارائه خدمات مشاوره. مدلی را انتخاب کنید که برای شما بهترین کارایی را داشته باشد. - ✔️
10. بازاریابی موثر:
برای معرفی اپلیکیشن خود به بازار، از روشهای بازاریابی مختلف استفاده کنید، مانند تبلیغات آنلاین، شبکههای اجتماعی، و روابط عمومی.

- ✔️
12. امنیت:
امنیت دادههای کاربران را جدی بگیرید. از روشهای امنیتی مناسب برای محافظت از دادهها استفاده کنید. - ✔️
13. رعایت حریم خصوصی:
حریم خصوصی کاربران را رعایت کنید. سیاستهای حریم خصوصی خود را به طور واضح تعریف کنید. - ✔️
14. پشتیبانی مشتری:
به کاربران خود پشتیبانی ارائه دهید. به سوالات و مشکلات آنها پاسخ دهید. - ✔️
15. بهرهگیری از ابزارهای توسعه مناسب:
از ابزارهای توسعه مناسب برای سرعت بخشیدن به فرایند توسعه و کاهش هزینهها استفاده کنید. - ✔️
16. یادگیری مستمر:
فناوری هوش مصنوعی به سرعت در حال تغییر است. برای اینکه در این زمینه رقابتی باقی بمانید، باید به طور مداوم یاد بگیرید و مهارتهای خود را به روز نگه دارید. - ✔️
17. بهرهگیری از API های هوش مصنوعی:
از API های هوش مصنوعی موجود برای اضافه کردن ویژگیهای هوش مصنوعی به اپلیکیشن خود بدون نیاز به توسعه آنها از ابتدا استفاده کنید. - ✔️
18. همکاری با متخصصان:
اگر تخصص کافی در زمینه هوش مصنوعی ندارید، با متخصصان این حوزه همکاری کنید. - ✔️
19. صبر و پشتکار:
ساخت یک اپلیکیشن هوش مصنوعی موفق زمان و تلاش زیادی میطلبد. صبور باشید و به تلاش خود ادامه دهید.
19 نکته درباره کسب درآمد از هوش مصنوعی با ساخت اپلیکیشن
1. شناسایی یک نیاز واقعی
قبل از هر چیز، باید یک مشکل یا نیازی را در بازار پیدا کنید که هوش مصنوعی میتواند آن را حل کند. آیا میتوانید فرآیندی را ساده تر کنید؟ آیا میتوانید یک تجربه کاربری بهتری ارائه دهید؟ تحقیقات بازار کلید موفقیت شماست. ببینید چه اپلیکیشن هایی در حال حاضر وجود دارند و چه کمبودهایی دارند. از نظرات کاربران و بازخوردها برای شناسایی فرصت ها استفاده کنید. به این فکر کنید که چگونه میتوانید یک راه حل نوآورانه و کاربردی ارائه دهید که افراد حاضر به پرداخت هزینه برای آن باشند. توجه به ترندهای روز و تکنولوژیهای جدید میتواند به شما در شناسایی نیازهای آتی کمک کند. به جای کپی کردن ایدههای موجود، سعی کنید یک زاویه دید جدید و منحصر به فرد به مسائل ارائه دهید.
2. انتخاب مدل هوش مصنوعی مناسب
بسته به نیاز اپلیکیشن خود، باید مدل هوش مصنوعی مناسبی را انتخاب کنید.آیا به پردازش زبان طبیعی (NLP)، بینایی ماشین (Computer Vision) یا یادگیری ماشین (Machine Learning) نیاز دارید؟انتخاب مدل مناسب تأثیر زیادی بر عملکرد و کارایی اپلیکیشن شما خواهد داشت.در مورد انواع مختلف مدل ها تحقیق کنید و با متخصصان مشورت کنید.فریمورکها و کتابخانههای مختلفی برای توسعه هوش مصنوعی وجود دارند، مانند TensorFlow و PyTorch.با این ابزارها آشنا شوید و بهترین را برای نیازهای خود انتخاب کنید.به دقت در نظر بگیرید که آیا نیاز به آموزش مدل از ابتدا دارید یا میتوانید از مدلهای پیشآموزششده (Pre-trained models) استفاده کنید.
بهبود مداوم مدل هوش مصنوعی با بهرهگیری از دادههای جدید و بازخورد کاربران، عملکرد اپلیکیشن شما را به مرور زمان افزایش میدهد.
توجه کنید که مدل هوش مصنوعی انتخابی با زیرساخت فنی و بودجه شما سازگار باشد.
3. طراحی یک رابط کاربری (UI) جذاب و کاربرپسند (UX)
حتی بهترین اپلیکیشن با هوش مصنوعی هم اگر رابط کاربری ضعیفی داشته باشد، موفق نخواهد شد. طراحی یک رابط کاربری ساده، شهودی و جذاب بسیار مهم است. از رنگ ها، فونت ها و تصاویر به طور مناسب استفاده کنید تا اپلیکیشن شما جذاب و حرفه ای به نظر برسد. سادگی کلید است. از پیچیدگیهای غیرضروری در طراحی رابط کاربری خودداری کنید. سازگاری با پلتفرمهای مختلف (iOS، Android، وب) را در طراحی رابط کاربری در نظر بگیرید. از ابزارهای طراحی UI/UX مانند Figma و Adobe XD برای ایجاد طرحهای اولیه و نمونههای تعاملی استفاده کنید.
4. تمرکز بر روی کیفیت دادهها
هوش مصنوعی به داده ها نیاز دارد. هرچه داده های شما با کیفیت تر باشند، عملکرد اپلیکیشن شما بهتر خواهد بود. از تکنیک های پاکسازی و پیش پردازش داده ها برای بهبود کیفیت داده ها استفاده کنید. به روز رسانی مداوم دادهها به حفظ دقت و کارایی مدل هوش مصنوعی شما کمک میکند. توجه کنید که دادههای مورد استفاده شما نماینده جامعه هدف شما باشند تا از سوگیریهای احتمالی جلوگیری شود. بهرهگیری از دادههای برچسبگذاری شده (Labeled Data) به آموزش بهتر مدلهای یادگیری ماشین کمک میکند. توجه به حریم خصوصی و امنیت دادههای کاربران بسیار مهم است.
5. بازاریابی و تبلیغات موثر
حتی بهترین اپلیکیشن هم اگر کسی از وجود آن خبر نداشته باشد، موفق نخواهد شد. برای معرفی اپلیکیشن خود به بازار، باید یک استراتژی بازاریابی قوی داشته باشید. از شبکه های اجتماعی، تبلیغات آنلاین، بازاریابی محتوا و روابط عمومی برای معرفی اپلیکیشن خود استفاده کنید. با اینفلوئنسرها و وبلاگ نویسان مرتبط با حوزه کاری خود همکاری کنید تا اپلیکیشن شما را معرفی کنند. ایجاد یک وبسایت جذاب و اطلاعرسانی برای اپلیکیشن خود ضروری است. از تبلیغات پولی در اپ استورها برای افزایش دیده شدن اپلیکیشن خود استفاده کنید. بازاریابی ایمیلی میتواند راهی موثر برای ارتباط با کاربران و اطلاعرسانی درباره بهروزرسانیها و ویژگیهای جدید باشد.
6. به روز رسانی مداوم
دنیای هوش مصنوعی به سرعت در حال تغییر است. برای اینکه اپلیکیشن شما رقابتی باقی بماند، باید آن را به طور مداوم به روز رسانی کنید. ویژگی های جدید اضافه کنید، مشکلات را رفع کنید و عملکرد اپلیکیشن را بهبود بخشید. به بازخورد کاربران توجه کنید و تغییرات لازم را اعمال کنید. برنامهریزی منظم برای بهروزرسانیها و اضافه کردن ویژگیهای جدید به اپلیکیشن ضروری است. توجه به تغییرات و پیشرفتهای تکنولوژی و اعمال آنها در اپلیکیشن خود، شما را از رقبا جلوتر نگه میدارد. آزمایش نسخههای بتا با گروه کوچکی از کاربران قبل از انتشار عمومی به شناسایی مشکلات احتمالی کمک میکند. ارائه پشتیبانی فنی قوی به کاربران و پاسخگویی به سوالات آنها، رضایت آنها را افزایش میدهد.
7. ارائه پشتیبانی مشتری عالی
پشتیبانی مشتری عالی میتواند تفاوت بین یک اپلیکیشن موفق و یک اپلیکیشن شکست خورده باشد. به سوالات و مشکلات کاربران به سرعت و به طور موثر پاسخ دهید. به آنها نشان دهید که برای آنها ارزش قائل هستید. از طریق ایمیل، تلفن، چت آنلاین و شبکه های اجتماعی پشتیبانی ارائه دهید. ایجاد یک مرکز راهنمایی و سوالات متداول (FAQ) میتواند به کاربران در حل مشکلات خود کمک کند. دریافت بازخورد از کاربران و بهرهگیری از آن برای بهبود خدمات پشتیبانی ضروری است. آموزش صحیح به تیم پشتیبانی برای پاسخگویی به سوالات فنی کاربران بسیار مهم است. ارائه پشتیبانی چند زبانه به جذب کاربران از سراسر جهان کمک میکند.
8. مدل کسب و کار مناسب
چگونه می خواهید از اپلیکیشن خود کسب درآمد کنید؟ مدل های مختلفی وجود دارد، مانند اشتراک، خرید درون برنامه ای، تبلیغات و فروش داده ها. مدل کسب و کاری را انتخاب کنید که با نیازهای اپلیکیشن شما و مخاطبان شما سازگار باشد. بررسی مدلهای کسب و کار رقبای خود میتواند به شما در انتخاب بهترین مدل کمک کند. ارائه یک نسخه رایگان با ویژگیهای محدود (Freemium) میتواند به جذب کاربران بیشتر کمک کند. فروش اشتراکهای ماهانه یا سالانه برای دسترسی به ویژگیهای پیشرفته اپلیکیشن، یک منبع درآمد پایدار ایجاد میکند. بهرهگیری از تبلیغات درون برنامهای باید با دقت انجام شود تا تجربه کاربری را تحت تاثیر قرار ندهد. مراقب باشید که جمعآوری و فروش دادههای کاربران با قوانین حریم خصوصی مطابقت داشته باشد.
9. امنیت
امنیت اپلیکیشن شما بسیار مهم است. از اطلاعات کاربران محافظت کنید و از حملات سایبری جلوگیری کنید. از رمزنگاری استفاده کنید، احراز هویت دو مرحله ای را فعال کنید و به طور منظم تست نفوذ انجام دهید. بهروزرسانیهای امنیتی را به طور منظم نصب کنید تا از آسیبپذیریهای امنیتی جلوگیری شود. توجه به امنیت API ها و سرویسهای جانبی مورد استفاده در اپلیکیشن ضروری است. آموزش کاربران درباره نحوه محافظت از اطلاعات شخصی خود در اپلیکیشن بسیار مهم است. اجرای سیاستهای امنیتی قوی و رعایت استانداردهای امنیتی بینالمللی به حفظ اعتماد کاربران کمک میکند. بررسی کد اپلیکیشن به صورت دورهای برای شناسایی و رفع آسیبپذیریهای امنیتی ضروری است.
10. مقیاس پذیری
اپلیکیشن شما باید بتواند با افزایش تعداد کاربران، عملکرد خود را حفظ کند. مقیاس پذیری را در نظر بگیرید و زیرساخت خود را بر اساس آن طراحی کنید. از فناوری های ابری استفاده کنید تا بتوانید به راحتی منابع خود را افزایش دهید. بهرهگیری از پایگاه دادههای مقیاسپذیر (Scalable Databases) مانند NoSQL میتواند به شما در مدیریت حجم بالای دادهها کمک کند. طراحی یک معماری انعطافپذیر و قابل توسعه، امکان اضافه کردن ویژگیهای جدید را در آینده فراهم میکند. بهینهسازی کد و الگوریتمهای اپلیکیشن به بهبود عملکرد و مقیاسپذیری آن کمک میکند. بهرهگیری از سرویسهای تحویل محتوا (CDN) به بهبود سرعت بارگذاری اپلیکیشن در مناطق مختلف جهان کمک میکند.
11. مستندسازی
مستندسازی کامل و دقیق اپلیکیشن شما برای نگهداری، توسعه و اشکال زدایی ضروری است. کد خود را به طور کامل مستند کنید، API ها را شرح دهید و راهنمای کاربری تهیه کنید. مستندسازی منظم و به روزرسانی آن با تغییرات اپلیکیشن ضروری است. بهرهگیری از ابزارهای مستندسازی خودکار میتواند به شما در ایجاد مستندات با کیفیت کمک کند. ارائه مستندات به زبانهای مختلف به جذب توسعهدهندگان و کاربران از سراسر جهان کمک میکند. ایجاد یک مخزن کد (Code Repository) با دسترسی کنترلشده به اشتراکگذاری کد و همکاری بین توسعهدهندگان کمک میکند. مستندسازی معماری اپلیکیشن به درک بهتر ساختار و عملکرد آن کمک میکند.
12. رعایت قوانین حریم خصوصی
رعایت قوانین حریم خصوصی کاربران بسیار مهم است. اطلاعات شخصی کاربران را جمع آوری، ذخیره و استفاده نکنید مگر اینکه اجازه داشته باشید. سیاست حفظ حریم خصوصی خود را به طور واضح و شفاف بیان کنید. با قوانین GDPR و CCPA آشنا شوید و از آنها پیروی کنید. درخواست صریح رضایت از کاربران قبل از جمعآوری هرگونه اطلاعات شخصی ضروری است. اطمینان از امنیت دادههای کاربران و جلوگیری از دسترسی غیرمجاز به آنها بسیار مهم است. ارائه گزینههایی به کاربران برای کنترل اطلاعات شخصی خود و نحوه بهرهگیری از آنها ضروری است. شفافیت در مورد نحوه بهرهگیری از دادههای کاربران به ایجاد اعتماد بین شما و آنها کمک میکند.
13. بررسی مداوم عملکرد
به طور منظم عملکرد اپلیکیشن خود را بررسی کنید و نقاط قوت و ضعف آن را شناسایی کنید. از ابزارهای تحلیل داده استفاده کنید تا رفتار کاربران را بررسی کنید. آزمایش A/B انجام دهید تا بهترین طراحی ها و ویژگی ها را پیدا کنید. جمعآوری و تحلیل دادههای مربوط به نرخ تبدیل، نرخ ریزش (Churn Rate) و میانگین درآمد به ازای کاربر (ARPU) به شما در درک بهتر عملکرد اپلیکیشن کمک میکند. بهرهگیری از ابزارهای ردیابی خطا (Error Tracking) به شناسایی و رفع سریع مشکلات فنی کمک میکند. بررسی نظرات و بازخوردهای کاربران در اپ استورها و شبکههای اجتماعی به شما در شناسایی نقاط ضعف و فرصتهای بهبود کمک میکند. ایجاد یک داشبورد (Dashboard) با شاخصهای کلیدی عملکرد (KPI) به شما در نظارت مداوم بر عملکرد اپلیکیشن کمک میکند.
14. شبکه سازی
با سایر توسعه دهندگان، متخصصان هوش مصنوعی و سرمایه گذاران ارتباط برقرار کنید. در کنفرانس ها و رویدادهای مرتبط شرکت کنید. به انجمن های آنلاین و گروه های بحث بپیوندید. ایجاد یک شبکه ارتباطی قوی به شما در یافتن فرصتهای جدید، یادگیری از دیگران و دریافت کمک در مواقع ضروری کمک میکند. شرکت در هکاتونها (Hackathons) به شما در ایجاد تیمهای جدید و توسعه ایدههای نوآورانه کمک میکند. مربیگری (Mentoring) برای توسعهدهندگان جوانتر به شما در به اشتراکگذاری دانش و تجربه خود کمک میکند. حضور فعال در شبکههای اجتماعی حرفهای مانند LinkedIn به شما در ارتباط با متخصصان حوزه خود کمک میکند.
15. ثبت اختراع
اگر ایده نوآورانه ای دارید، آن را ثبت کنید تا از حقوق مالکیت معنوی خود محافظت کنید. با یک وکیل متخصص در حقوق مالکیت معنوی مشورت کنید. درک قوانین مربوط به ثبت اختراع و فرآیند آن ضروری است. ثبت اختراع به شما در ایجاد یک مزیت رقابتی و جذب سرمایهگذاران کمک میکند. بررسی اختراعات ثبتشده در حوزه کاری خود به شما در جلوگیری از نقض حقوق مالکیت معنوی دیگران کمک میکند. محافظت از اسرار تجاری (Trade Secrets) نیز به اندازه ثبت اختراع مهم است. توجه به قوانین بینالمللی مربوط به ثبت اختراع به شما در محافظت از حقوق مالکیت معنوی خود در سراسر جهان کمک میکند.
16. یافتن شریک تجاری
یافتن یک شریک تجاری مناسب میتواند به شما در توسعه و بازاریابی اپلیکیشن خود کمک کند. به دنبال شریکی بگردید که مهارت ها و تجربه های مکمل داشته باشد. قبل از هرگونه توافق، یک قرارداد شراکت واضح و جامع تنظیم کنید. یافتن یک شریک تجاری با دیدگاه و اهداف مشترک، احتمال موفقیت را افزایش میدهد. بررسی سوابق و اعتبار شریک تجاری قبل از شروع همکاری ضروری است. تعیین مسئولیتها و وظایف هر یک از شرکا در قرارداد شراکت ضروری است. ایجاد یک سازوکار برای حل اختلافات احتمالی در قرارداد شراکت ضروری است.
17. بودجه بندی
قبل از شروع پروژه، یک بودجه دقیق تهیه کنید و به آن پایبند باشید. هزینه های توسعه، بازاریابی، پشتیبانی و نگهداری را در نظر بگیرید. به دنبال منابع مالی جایگزین باشید، مانند وام، سرمایه گذاری خطرپذیر و کمک های مالی دولتی. برنامهریزی دقیق برای بودجهبندی به شما در مدیریت هزینهها و جلوگیری از مشکلات مالی کمک میکند. تهیه یک مدل مالی دقیق به شما در پیشبینی درآمد و هزینهها کمک میکند. نظارت مداوم بر بودجه و انجام اصلاحات لازم در صورت نیاز ضروری است. جذب سرمایهگذار فرشته (Angel Investor) میتواند یک منبع مالی ارزشمند برای استارتاپها باشد.
18. صبر و پشتکار
ساخت یک اپلیکیشن موفق با هوش مصنوعی زمان و تلاش زیادی می طلبد. صبر و پشتکار داشته باشید و از شکست ها درس بگیرید. هرگز از یادگیری دست نکشید و به طور مداوم دانش خود را به روز کنید. داشتن یک نگرش مثبت و انگیزه قوی به شما در غلبه بر چالشها کمک میکند. تمرکز بر روی هدف اصلی و تقسیم آن به اهداف کوچکتر به شما در حفظ انگیزه کمک میکند. جشن گرفتن موفقیتهای کوچک به شما در افزایش اعتماد به نفس کمک میکند. درخواست کمک و مشورت از افراد باتجربه به شما در یادگیری سریعتر کمک میکند. ایمان به ایده خود و تلاش مداوم برای تحقق آن، کلید موفقیت است.
19. یادگیری مداوم
دنیای هوش مصنوعی به سرعت در حال تکامل است. برای موفقیت، باید به طور مداوم یاد بگیرید و دانش خود را به روز نگه دارید. در دوره های آموزشی شرکت کنید، مقالات علمی را مطالعه کنید و با آخرین پیشرفت ها آشنا شوید. عضویت در جوامع آنلاین و شرکت در وبینارها به شما در یادگیری از دیگران کمک میکند. مطالعه کتابها و مقالات مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به شما در درک عمیقتر مفاهیم کمک میکند. تجربه کردن و آزمایش الگوریتمهای مختلف هوش مصنوعی به شما در یادگیری عملی کمک میکند. دریافت مدرک یا گواهینامه تخصصی در زمینه هوش مصنوعی به شما در افزایش اعتبار و تخصص خود کمک میکند. اشتراکگذاری دانش و تجربه خود با دیگران به شما در تثبیت آموختهها کمک میکند.







خیلی وقت ها دیدم اپ هایی که هوش مصنوعی توشون ضعیف بود بخاطر اینه که تیم توسعه فقط به پیاده سازی الگوریتم اهمیت میدن نه به کیس های واقعی. مثلا یه پروژه بود که مدل خیلی قوی طراحی شده بود اما پشت خطاهای ساده ی ورودی کاربر گیر کرده بودیم. کاربران هیچ وقت اونطوری که توی دیتاست بود ورودی نمیدن.
فراموش نکنیم که تو ساخت اپ هوش مصنوعی مهم نیست چند تا مدل پیشرفته بزنی مهم اینه که چطور تو دنیای واقعی جواب بده. یادم میاد یه بار سرعت لود مدل رو بالا بردیم ولی کاربران دکمه رو دوبار میزدن و باگ میخورد. بعضی وقت ها سخت ترین کارها حل مشکلات ساده اس.
یکی از اشتباهات بزرگ بی توجهی به پلتفرمه. نمونه اش رو دیدم که تمام هوش مصنوعی رو برای اندرید طراحی کرده بودن ولی موقع تبدیل به ios بهم ریخت چون تفاوت های سیستمی رو در نظر نگرفته بودن. هر چی هم توضیح میدادی نمیفهمیدن مشکل کجاست.
الان دیگه خیلی ها میرن سراغ مدل های آماده اما هیچکس نمیگه چقدر تنظیم های ساده مثل نرخ یادگیری میتونه همه چیز رو عوض کنه. یه بار بخاطر همین تنظیم نادرست کل دقت مدل تو محیط واقعی نصف شد بدون اینکه بفهمیم چرا.
یه چیز دیگه که توی کارها دیدم اینه که بعضیا انقدر درگیر تکنیکال میشن که رابط کاربری رو فراموش میکنن. کاربر معمولی اصلا نمیفهمه مدل شما کدوم مقاله رو پیاده کرده، فقط میبینه چقدر راحت به خواسته ش میرسه.
مورد دیگه ندونستن محدودیت های هوش مصنوعیه. تو یه پروژه انتظار داشتن مدل هر سوالی رو جواب بده در حالی که حتی گوگل هم اینکارو نمیکنه. بعدش مجبور شدیم دایره المفاهیم رو محدود کنیم و لیست بسازیم که بگن فقط این سوالا رو میتونیم جواب بدیم.
بدترین اتفاق وقتی میوفته که دیتات ناقص باشه. یه بار با کلی هزینه مدل آموزشی دادیم بعد فهمیدیم 30 درصد دیتاها اشتباه برچسب خورده بودن. اون موقع بود که فهمیدیم چرا مدل انقدر احمقانه خطا میزنه.
در اجرای پروژه های هوش مصنوعی، همیشه یک اشتباه رایج وجود دارد که توسعه دهندگان تازه کار مرتکب می شوند. آنها زمان زیادی را صرف آموزش مدل می کنند اما داده های ورودی را به اندازه کافی ارزیابی نمی کنند. من بارها دیده ام که مدل های هوش مصنوعی به ظاهر پیشرفته فقط به خاطر کیفیت پایین داده ها نتایج ضعیفی ارائه می دهند.
موضوع جالب دیگر انتخاب ابزارهای توسعه است. بعضی از فریمورک ها برای کارهای خاص طراحی شده اند و استفاده نادرست از آنها می تواند پروژه را با مشکل مواجه کند. در یکی از پروژه های اخیرم، تغییر از تنسورفلو به پای تورچ باعث بهبود ۴۰ درصدی در سرعت آموزش مدل شد بدون اینکه دقت کاهش یابد.
بسیاری فکر می کنند ساخت اپلیکیشن هوش مصنوعی پایان کار است. اما واقعیت این است که بخش سخت کار پس از انتشار آغاز می شود. نظارت بر عملکرد مدل در دنیای واقعی و به روزرسانی مداوم آن بر اساس بازخورد کاربران چالشی است که معمولا دست کم گرفته می شود.
یک درس مهم که از پروژه های مختلف یاد گرفته ام این است که همیشه باید فضایی برای خطا در نظر گرفت. مدل های هوش مصنوعی هر چقدر هم پیشرفته باشند باز هم ممکن است در شرایط خاصی دچار اشتباه شوند. طراحی مکانیزم هایی که این خطاها را به صورت هوشمندانه مدیریت کند می تواند تجربه کاربری را نجات دهد.
خیلی وقت ها دیده شده که توسعه دهندگان بدون در نظر گرفتن بار پردازشی مدل های هوش مصنوعی، اپلیکیشن می سازند. چند ماه پیش پروژه ای داشتم که پردازش تصاویر روی سرور انجام می شد اما حجم درخواست ها آنقدر زیاد بود که هزینه های سرویس ابری از درآمد اپلیکیشن بیشتر شد. حتما قبل از انتخاب مدل، تست فشار انجام دهید.
خیلی ها فکر می کنند رابط کاربری در اپلیکیشن های هوش مصنوعی اهمیت کمتری دارد. در حالی که تجربه نشان داده این بخش از همه مهمتر است. کاربرانی داشتیم که با وجود دقت بالای مدل، بخاطر پیچیدگی رابط کاربری اپلیکیشن را حذف کردند. نیمی از انرژی تان را روی سادگی و روان بودن تجربه کاربری بگذارید.
جمع آوری داده ها برای آموزش مدل یکی از دردسرهای این کار است. یک بار بخاطر استفاده از داده های نامرتبط، مجبور شدیم کل فرآیند آموزش را از اول شروع کنیم. یادتان باشد کیفیت داده ها از کمیت شان مهمتر است. گاهی پنجاه نمونه داده تمیز به جای هزارتا داده نامرتبط ارزش بیشتری دارد.
مدل های پیش ساخته همیشه جوابگو نیستند. پروژه ای داشتیم که بخاطر استفاده از مدل از پیش آموزش دیده، نتایج برای کاربران محلی ما اصلا مناسب نبود. حتما قبل از استفاده، مدل را با داده های واقعی خودتان تست کنید. در بعضی موارد بهتر است از اول یک مدل اختصاصی بسازید.
یکی از چالش های اصلی در توسعه اپلیکیشن های هوش مصنوعی مدیریت حجم داده های آموزشی است. پیشنهاد می کنم قبل از شروع پروژه یک استراتژی جمع آوری داده تدوین کنید. من در پروژه ای با مشکل کمبود داده مواجه شدم و مجبور شدم ماه ها زمان صرف ساخت دیتاست مناسب کنم.
انتخاب معماری مدل هوش مصنوعی نیاز به بررسی دقیق منابع سخت افزاری دارد. بعضی مدل های پیچیده ممکن است روی موبایل کاربران به خوبی اجرا نشوند. پروژه ای بود که مجبور شدیم مدل را سه بار عوض کنیم تا با سخت افزارهای مختلف سازگار شود.
امنیت داده های کاربران در اپلیکیشن های هوش مصنوعی از حساسیت ویژه ای برخوردار است. استفاده از روش های رمزنگاری سرتاسری برای انتقال داده ها ضروری است. در یکی از پروژه ها عدم توجه به این موضوع باعث شد داده های حساس کاربران لو برود.
پیاده سازی مکانیزم دریافت بازخورد از کاربران برای بهبود مدل بسیار مهم است. سیستم پیشنهادی من استفاده از یک چرخه بازخورد تعاملی است که کاربران بتوانند اشتباهات مدل را گزارش دهند. این روش در پروژه اخیرم باعث شد دقت مدل ۱۵ درصد افزایش یابد.