традиционном программировании мы жёстко прописываем логику. В ML мы предоставляем данные, на основе которых алгоритм сам формирует логику. В Deep Learning эта логика может стать настолько сложной и многомерной, что сами разработчики не всегда могут в деталях объяснить, как именно нейронная сеть пришла к тому или иному выводу.
2.2. Выбор правильного AI-движка (OpenAI, DeepSeek, Mistral, Claude и др.)
2.2.1. Критерии выбора
Сложность задачи: Какие именно задачи вы решаете – генерация текста, анализ фото, голосовые ассистенты, чат-боты? Разные платформы специализируются на разных типах задач.
Объём данных: Сколько данных нужно обработать и как быстро? Мощные нейронные сети вроде GPT-4 могут давать высокое качество вывода, но требуют большого количества вычислительных ресурсов.
Бюджет: Не все AI-движки бесплатны. Некоторые берут плату за запрос (OpenAI), другие имеют корпоративные лицензии, а кто-то доступен в опенсорс-формате.
Уровень экспертизы в команде: Если у вас нет сильных специалистов по DL, имеет смысл смотреть в сторону готовых решений или использовать более простые инструменты (no-code/low-code).
OpenAI (GPT-серия): Лучший выбор для работы с текстом (копирайтинг, чат-боты, резюме, вопросы-ответы). Очень хороша поддержка сообщества и документация.
DeepSeek: Сильна в анализе изображений и видео, хорошо подходит для промышленных решений. Поддерживает гибридные задачи (CV + NLP).
Mistral: Лёгкий и оптимизированный вариант для NLP, отлично подходит для встроенных решений и мобильных приложений.
Claude (Anthropic): Сильная диалоговая модель с упором на безопасность и фильтрацию нежелательного контента. Подходит для корпоративных систем и финансовой аналитики.
Gemini: Универсальная платформа, которая может заменить несколько инструментов одновременно, но требует более тонкой настройки.
2.2.3. Роль API и готовых библиотек
Современные AI-платформы обычно предоставляют удобный API (Application Programming Interface), с помощью которого можно «подключать» нейронные модели к вашим приложениям. На практике это означает, что даже без глубоких знаний в ML и DL вы можете отправлять запросы (например, текстовые) и получать готовый «разумный» ответ.
Кроме того, есть экосистемы с готовыми библиотеками на Python (PyTorch, TensorFlow, Transformers от Hugging Face и т.д.), позволяющие быстро строить кастомные модели или адаптировать существующие под свою задачу.
2.3. Основы API и автоматизации через no-code/low-code платформы
2.3.1. Что такое API
API – это «точка входа» к функционалу сервиса или приложения. Если говорить про AI, то API даёт возможность отправлять запрос (например, «Сгенерируй текстовое описание товара») и получать результат (описание). Всё взаимодействие происходит по заранее оговоренному протоколу (чаще всего HTTPS) и формату данных (JSON, XML и др.).
Пример: Вы используете OpenAI API для генерации текста. В своём приложении делаете запрос вида:
{
"model": "gpt-4",
"prompt": "Напиши заголовок для рекламы ноутбука",
"max_tokens": 30
}
На выходе получаете примерно:
{
"choices": [
{