Дослідження якості платформ штучного інтелекту
Автор: Горбатий Назар Романович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Якість, стандартизація та сертифікація
Інститут: Інститут комп'ютерних технологій, автоматики та метрології
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Магістерська робота присвячена розробці комплексної методики оцінювання якості платформ штучного інтелекту. Актуальність дослідження зумовлена стрімким розвитком ринку AI-рішень, де потенційні користувачі стикаються з проблемою обґрунтованого вибору оптимальної платформи через відсутність єдиних стандартів оцінки, що враховують усю сукупність сучасних вимог. Метою роботи було створення уніфікованого інструменту для всебічного порівняння якості різнорідних AI-платформ. Для її досягнення було проведено аналітичний огляд сучасного ринку та існуючих підходів до оцінки, який виявив їхню фрагментарність. На основі цього аналізу було розроблено оригінальну методику, яка вперше інтегрує шість ключових категорій критеріїв: технічні характеристики, функціональні можливості, MLOps-зрілість, етичні аспекти, економічні фактори та специфіку генеративного ШІ. Методика включає детальну матрицю оцінювання, стандартизовані чек-листи та процедури тестування. Практична цінність розробки підтверджена експериментальним дослідженням, в ході якого було протестовано та порівняно вісім популярних платформ, серед яких ChatGPT, Gemini, GitHub Copilot, Midjourney та інші. Експеримент не лише продемонстрував ефективність методики, але й виявив чітких лідерів за різними категоріями, надаючи користувачам об’єктивні орієнтири для вибору.