Выбрать правильный стек технологий для разработки приложений искусственного интеллекта

Аннотация

Статья посвящена изучению методов выбора стека технологий для разработки приложений на 
основе искусственного интеллекта (ИИ). В ходе систематического обзора отечественной и зарубежной 
литературы рассмотрены ключевые факторы, влияющие на выбор инструментов и платформ, включая 
требования к производительности, масштабируемости и интеграции с существующими системами. 
Анализируются популярные библиотеки и фреймворки, такие как TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, а также 
облачные сервисы AWS AI, Google AI и Microsoft Azure AI. Рассмотрены особенности различных языков 
программирования, включая Python, Java и C++, их преимущества и области применения. Особое внимание 
уделено выбору баз данных и инфраструктуры, подходящих для обработки больших данных (Big Data) и 
развертывания моделей машинного обучения. В статье также обсуждаются лучшие практики DevOps и 
MLOps, обеспечивающие автоматизацию разработки, тестирования и развертывания ИИ-моделей. На основе 
проведенного анализа предложены рекомендации по выбору технологического стека в зависимости от 
специфики проекта, включая задачи компьютерного зрения, обработки естественного языка (NLP) и 
предсказательной аналитики. Представленные результаты могут быть полезны разработчикам, инженерам 
данных и руководителям проектов, занимающимся внедрением ИИ в различных сферах, включая финансы, 
медицину, образование и производство.