Planlama Aşaması
Yapay zeka destekli bir mobil ürün oluşturmak, kod yazmadan çok önce başlar. Planlama aşaması, net hedefler belirlemeyi, kullanıcı ihtiyaçlarını anlamayı ve teknik fizibiliteyi değerlendirmeyi içerir. Yapay zekanın geleneksel yaklaşımlardan daha etkili bir şekilde çözebileceği belirli sorunları tanımlayarak başlıyoruz.
Pazar araştırması ve kullanıcı görüşmeleri ürün vizyonunu şekillendirmeye yardımcı olur. Yapay zekanın kendi başına karmaşıklık eklemek yerine gerçek değer sağladığı kullanım durumlarına odaklanıyoruz. Bu pragmatik yaklaşım, nihai ürünün gerçek kullanıcı ihtiyaçlarına hizmet etmesini sağlar.
Teknik Mimari
Yapay zeka destekli bir mobil uygulamanın mimarisi, birkaç endişeyi dengelemeyi gerektirir: model doğruluğu, çıkarım hızı, pil tüketimi ve uygulama boyutu. Modellerin cihazda mı, bulutta mı yoksa hibrit bir yaklaşımla mı çalışması gerektiğini değerlendiriyoruz.
Cihaz üzerinde çıkarım, gizlilik avantajları sunar ve çevrimdışı çalışır, ancak mobil donanım için optimizasyon gerektirir. Bulut tabanlı modeller daha büyük ve daha doğru olabilir ancak gecikme yaratır ve bağlantı gerektirir. Ürünlerimizin çoğu, belirli özellik gereksinimlerine dayalı bir kombinasyon kullanır.
Model Geliştirme ve Entegrasyon
Yerleşik makine öğrenimi çerçeveleriyle çalışıyor ve modelleri özellikle mobil dağıtım için optimize ediyoruz. Bu, kabul edilebilir doğruluğu korurken model boyutunu azaltan niceleme, budama ve mimari değişikliklerini içerir.
Entegrasyon testi kritik öneme sahiptir. Yapay zeka modelleri deterministik koddan farklı davranır ve uç durumlar beklenmedik sonuçlar üretebilir. Çeşitli giriş koşullarını kapsayan ve çıktı kalitesini doğrulayan kapsamlı test paketleri oluşturuyoruz.
Kullanıcı Deneyimi Hususları
Yapay zeka özellikleri uygulama deneyimi içinde doğal hissettirmelidir. Uygun beklentiler belirleyen, işleme sırasında geri bildirim sağlayan ve belirsizliği zarif bir şekilde ele alan arayüzler tasarlıyoruz. Kullanıcılar yapay zekanın neler yapıp neler yapamayacağını anlamalıdır.
Hata işleme özel dikkat gerektirir. Modeller düşük güvenilirlikli sonuçlar ürettiğinde, uygulama bunu açıkça iletmeli ve ileriye dönük alternatif yollar sunmalıdır.
Lansman ve İterasyon
Ürünleri kademeli olarak yayınlıyor, kullanıcı geri bildirimi topluyor ve üretimde model performansını izliyoruz. Gerçek dünya kullanım kalıpları genellikle test senaryolarından farklıdır ve sürekli iyileştirme ürün yaşam döngüsünün bir parçasıdır.
Analizler, kullanıcıların nerede zorlandığını ve yapay zeka özelliklerinin en çok nerede değer kattığını belirlemeye yardımcı olur. Bu veriler, sonraki geliştirme önceliklerini ve model iyileştirmelerini bilgilendirir.