البرامج والتطبيقات

كم يكلف إنشاء تطبيق ذكاء اصطناعي؟

أصبح التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي جانبًا مهمًا في هذا العالم المتغير بشكل جذري.
صعدت العديد من المنظمات الكبيرة لتصبح جزءًا من هذه الثورة. لقد أدركت هذه المنظمات الفوائد التي توفرها هاتان التقنيتان وهي جاهزة لتجهيزها لمزيد من الارتقاء.

على الرغم من ارتباط التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ببعضهما البعض إلى حد كبير ؛ لا يزالون ليسوا نفس الشيء.

يجدر فهم الفرق بينهما.

يركز الذكاء الاصطناعي على أنظمة الكمبيوتر القادرة على أداء مهام شبيهة بالبشر. يركز على اتخاذ القرار والإدراك البصري والتعرف على الكلام والمزيد.

بينما التعلم الآلي ، من ناحية أخرى ، هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي الذي يشتمل على تقنيات مختلفة.
يعمل التعلم الآلي من خلال معالجة كميات كبيرة من البيانات ، والتعرف على الأنماط المختلفة وبناء نماذج تحليلية جديدة ومفيدة.

إذن ، ما هي التكلفة الفعلية لاستخدام الذكاء الاصطناعي وتطوير تطبيق الذكاء الاصطناعي؟
دعنا نكتشف!

المستقبل هنا الآن!

و الاتجاهات الذكاء الاصطناعي قابلة للتكيف للغاية ويقنع حياتنا كما تم اعتماده من قبل العديد من المنظمات في جميع أنحاء العالم.

تقدم المهام الروتينية تحليلات ورؤى إبداعية من كل متجه في الصناعة من السيارات إلى التأمين إلى الرعاية الصحية.

تستفيد منصات تطبيقات التجارة الإلكترونية من خوارزميات ML لتسهيل عملية الشراء وتخصيص تأثيرها وفقًا لسلوك العميل.

ثبت أن روبوتات المحادثة للتعلم الآلي فعالة جدًا في توليد ومتابعة العملاء المتوقعين. أنها توفر تجربة محسنة للعملاء.

مع مزيج حلول الذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية ، يتم استهدافهم لعمل تنبؤات دقيقة لتسهيل عملية الأعمال.

لقد اجتذبت قدرات التعرف على الصوت والصورة المزيد من العملاء للمنظمات. من السهل تنفيذه في تطبيقات الهاتف المحمول.

المراحل المختلفة لمشروع الذكاء الاصطناعي

مكنت التكنولوجيا أجهزة الكمبيوتر من ضبط نفسها مع المدخلات الجديدة وتنفيذ الإجراءات المطلوبة بشكل أفضل مع مرور الوقت.

تستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي حالات عبر العديد من الوظائف ، على سبيل المثال – التسويق والتجزئة والمبيعات ودعم العملاء وإدارة سلسلة التوريد وتكنولوجيا المعلومات والتصنيع والمزيد.

لكن هل يحدث ذلك في مرحلة واحدة؟

لا ، ليس كذلك. إنه يعمل على عملية “التعلم” من خلال “التجربة”.

إذن ، ما هي المراحل المختلفة لكيفية عمل الذكاء الاصطناعي؟

هنا ، سنلقي بعض الضوء على الأفكار المتعلقة بعملية الذكاء الاصطناعي.

تكلفة المشروع تعتمد على العمل الجاري.

يتم تقسيم العملية إلى مراحل مختلفة لتطوير منتج الذكاء الاصطناعي.

1) مرحلة الاكتشاف والتحليل

المرحلة الأساسية لتطوير كل منتج. الغرض من هذه المرحلة هو اشتقاق دراسة جدوى ومعرفة أهداف المشروع والأعمال.
يحدد تحليل العمليات التجارية للعميل وأصول البيانات والمقاييس الحالية عوامل النجاح والجدول الزمني والميزانية اللازمة لتوثيقها جيدًا.
تكتشف الدراسة ما إذا كان مفهوم الذكاء الاصطناعي ممكنًا أم لا.
إذا كان كل ما هو مطلوب متاحًا بالتنسيق الصحيح ، فستستغرق هذه المرحلة حوالي 5-7 أيام في المتوسط.

2) تنفيذ النماذج الأولية

قم بإنشاء نموذج عمل يسمح للمحترفين بالتحقق من المتطلبات وتصميم المنتج.
تعتمد تكلفة تطبيق الذكاء الاصطناعي على هذه المرحلة.
النماذج الأولية رخيصة الإنتاج ومرنة في التعديل.
بشكل عام ، تكون تكاليف تطوير النماذج الأولية ملائمة للميزانية وتقع في حدود 23000 دولار – 25000 دولار.

3) الحد الأدنى من المنتج القابل للتطبيق (Mvp)

منتج حقيقي تم تطويره في هذه المرحلة. تم تطوير جميع الميزات الوظيفية على أساس مرحلة النماذج الأولية. اعتمد MVP على البيانات الفعلية للعميل ويتم اختباره من قبل مجموعة من العملاء الحقيقيين.
يتراوح متوسط ​​تكاليف MVP بين 30.000 دولار – 100.000 دولار حسب حجم المشروع ومدى تعقيده.

4) إصدار المنتج

هذه هي المرحلة الأخيرة التي يتم فيها طرح المنتج الفعلي للجمهور بوظائف كاملة.
المنتج النهائي لديه الحد الأدنى من المخاطر.
يتم تقييم تكلفة هذه المرحلة خلال المراحل السابقة المبكرة.

العوامل التي تؤثر على تكلفة تطوير الذكاء الاصطناعي

يمكن تقدير سعر التطوير في المراحل الأولى من التطوير.
ولكن لا تزال هناك بعض العوامل التي قد تؤثر على سعر التطوير.

قضايا البيانات

تُستخدم مجموعات البيانات الكبيرة للحصول على علاقة دقيقة بين ميزات الإدخال والإخراج.
يجب أن تكون البيانات سهلة الفهم والعمل معها ، أي يجب أن تكون منظمة جيدًا ومخزنة بالتنسيق الصحيح في المستودع. يتم استخدام عملية ETL للقيام بذلك.
تجلب البيانات غير المهيكلة مزيدًا من التعقيد مع زيادة تكلفة التطوير.
يتم إرسال البيانات للتنظيف والترتيب والتحويل. إنه يعمل مع القيم المفقودة والمتطرفة وغير المتوقعة ، والتعامل مع القيم المتطرفة ، والأخطاء الواضحة التي يمكن أن تأتي والمزيد.

يتم إنشاء فئة كاملة من خوارزميات ML للاستفادة من هذا النوع من البيانات.

أداء خوارزمية الذكاء الاصطناعي

يعد أداء الخوارزمية الكافي مفتاحًا آخر لمشروع فعال من حيث التكلفة.
تتطلب الخوارزميات عالية التعقيد جولة من جلسات الضبط ، وبالتالي زيادة التكلفة النهائية.
لماذا يعد أداء معالجة البيانات والخوارزمية مهمًا لتحديد تكاليف مشروع الذكاء الاصطناعي؟
من السهل جدًا فهم أن جميع تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة تعتمد على البيانات وعملية التعلم الخاصة بها. لذلك ، إذا تمت معالجة البيانات ببطء ، فسوف يستغرق الأمر وقتًا أطول للوصول إلى الشبكة العصبية للنظام وتعليمها.

ما هي تكلفة مشروع الذكاء الاصطناعي؟

إذا كنت قلقًا بشأن التكلفة وتعتقد أن تطوير تكاليف التعلم الآلي وتطوير تطبيق الذكاء الاصطناعي سيكلفك ثروة.
إذن فأنت على طريق مختلف تمامًا.
في الوقت الحاضر ، ليس صحيحًا أن تطوير تطبيق يعتمد على الذكاء الاصطناعي سيكلف الكثير.
حسنًا ، إنها تختلف من منظمة إلى أخرى وتعتمد أيضًا على حجم وتعقيد المشروع.

في وقت سابق ، كانت العلامات التجارية الكبرى فقط مثل Google و Apple و Microsoft قادرة على تحمل تكاليفها ولكن الآن يقدم عدد كبير من الشركات خدماتها.

أسعار مشاريع الذكاء الاصطناعي المختلفة-

1) يمكن أن يكلف التطبيق الخاص بمستوى أقل من التعقيد مع قائمة ميزات أصغر حوالي 40 ألف دولار لمنصة تنقل واحدة.
2) يتكلف التطبيق ذو المستوى المتوسط ​​من التعقيد مع الميزات المتوسطة المطلوبة ما بين 50000 إلى 100000 دولار أمريكي لأي من منصات التنقل واحدة أو اثنتين.
3) ومع ذلك ، في حالة التعقيد الشديد مع الميزات الكبيرة ، فإن التكاليف تصل إلى 150 ألف دولار وما فوق لأكثر من 3 منصات تنقل.

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

10 − أربعة =

زر الذهاب إلى الأعلى
error: Content is protected !!