Жасанды интеллект – қолданбаларын әзірлеу үшін дұрыс стек технологиясын таңдау

Аңдатпа

Бұл мақала қолданбаларды әзірлеу үшін жасанды интеллект (ЖИ) технологиялар стегін 
таңдаудың әдістерін зерттеуге арналған. Отандық және шетелдік әдебиеттерге жүйелі шолу жүргізу 
барысында құралдар мен платформаларды таңдауға әсер ететін негізгі факторлар қарастырылды, оның ішінде 
өнімділікке, ауқымдауға және қолданыстағы жүйелермен интеграцияға қойылатын талаптар. TensorFlow, 
PyTorch, Scikit-learn сияқты танымал кітапханалар мен фреймворктар және AWS AI, Google AI, Microsoft 
Azure AI сияқты бұлттық қызметтер талданды. Python, Java және C++ сияқты әртүрлі бағдарламалау 
тілдерінің ерекшеліктері, олардың артықшылықтары мен қолдану салалары қарастырылды. Үлкен деректерді 
(Big Data) өңдеуге және машина оқыту модельдерін орналастыруға қолайлы дерекқорлар мен 
инфрақұрылымды таңдауға ерекше көңіл бөлінді. Сондай-ақ, ЖИ модельдерін әзірлеуді, тестілеуді және 
орналастыруды автоматтандыруды қамтамасыз ететін DevOps және MLOps үздік тәжірибелері талқыланды. 
Жүргізілген талдау негізінде компьютерлік көру, табиғи тілді өңдеу (NLP) және болжамды талдау сияқты 
жобалардың ерекшеліктеріне байланысты технологиялық стек таңдау бойынша ұсыныстар берілді. Бұл 
нәтижелер қаржы, медицина, білім беру және өндіріс сияқты түрлі салаларда ЖИ енгізумен айналысатын 
әзірлеушілерге, деректер инженерлеріне және жоба жетекшілеріне пайдалы болуы мүмкін.