ClaudeРазработан Anthropic как модель, сфокусированная на диалоговом взаимодействии и безопасном использовании AI. Отличается гибкостью при обучении на специфических бизнес-направлениях и большим вниманием к аспектам этики и цензурирования контента.
DeepSeekСистема, ориентированная на широкий спектр задач: от компьютерного зрения до аудиоанализаторов. Часто используется в промышленных приложениях, например, для контроля качества на производстве.
GeminiЕщё одна перспективная платформа, набирающая популярность за счёт своего универсального подхода к обучению нейронных сетей. Подходит как для старта небольших проектов, так и для крупных корпоративных решений.
Каждый инструмент имеет свои особенности, лицензионные условия и стоимость. Выбор зависит от масштабов вашего бизнеса, типов данных, с которыми вы работаете, а также компетенций команды, занимающейся внедрением.
Раздел 2. Технические основы AI и автоматизации
2.1. Различие между Machine Learning, Deep Learning и традиционным программированием
2.1.1. Традиционное программирование
Парадигма: Чёткие инструкции, прописанные программистом. Машина следует алгоритму, в котором все правила жёстко зашиты.
Пример: Вы пишете программу, которая рассчитывает итоговую цену товаров в корзине, складывая стоимость каждого товара и применяя скидку при превышении определённой суммы.
Традиционное программирование хорошо работает там, где правила чётко определены, и нет больших объёмов неоднородных данных, требующих анализа.
2.1.2. Машинное обучение (Machine Learning)
Парадигма: Вместо явных правил в ML-модели задаются обучающие данные, а алгоритмы находят в них закономерности.
Пример: Если у нас есть тысячная выборка историй покупок и мы знаем, какие клиенты вернулись повторно, а какие нет, модель может научиться предсказывать вероятность того, что новый клиент станет постоянным.
Задачи ML часто сводятся к классификации (определение категорий, например «спам» или «не спам») или регрессии (прогнозирование числового значения, например цены товара или спроса).
2.1.3. Глубокое обучение (Deep Learning)
Парадигма: Это подмножество ML, где используется многоуровневая структура нейронных сетей (глубокая архитектура). Количество слоёв может достигать десятков и сотен.
Пример: Нейросети для распознавания лиц, перевода речи в текст, генерации реалистичных изображений.