Статья посвящена современным подходам к frontend - разработке, интегрированных с моделями машинного обучения для задач распознавания документов. Рассматриваются ключевые аспекты построения пользовательского интерфейса: организация процессов загрузки и предобработки файлов, визуализация результатов классификации и извлечения текстовой информации, а также обеспечение интерактивного взаимодействия с моделью. Приводится технический анализ особенностей интеграции клиентской части с API машинного обучения, включая вопросы оптимизации запросов, асинхронной обработки и отображения промежуточных состояний. Особое внимание уделяется проблемам юзабилити, связанным с неопределённостью ответов ИИ и необходимостью валидации результатов пользователем. В заключение обозначается значимость frontend-разработки как посредника между пользователем и сложной интеллектуальной системой, что определяет его роль в успешной практической реализации решений на основе машинного обучения.
frontend-разработка, машинное обучение, распознавание документов, интерактивный интерфейс, интеграция с API, асинхронная обработка, визуализация данных, UX
1. Nadukuda, N. Automating Front-End Development with AI: From Code Generation to Intelligent Debugging // International Journal of Artificial Intelligence & Applications (IJAIAP). – 2023. – сайт URL: https://iaeme.com (дата обращения: 06.09.2025).
2. Goh, H. A. Front-end Deep Learning Web Apps Development and Deployment // International Journal of Computational Intelligence Systems. – Springer, 2023.
3. Благодельский, А. С. Применение искусственного интеллекта в фронтенд-разработке: от теории к практике // Информационные технологии и программирование. – 2024. – сайт URL: https://cyberleninka.ru (дата обращения: 06.09.2025).
4. Ведьманов, И. С. Интеллектуальные технологии для формирования взаимодействия компонентов системы: архитектура с фронтендом, бэкендом и ML-сервисом // Информационные системы и модели процессов. – 2025. – сайт URL: https://mathnet.ru (дата обращения: 06.09.2025).
5. Давлетов, А. Р. Главные трудности при интеграции машинного обучения в коммерческую эксплуатацию // Современные технологии. – 2023. – сайт URL: https://cyberleninka.ru (дата обращения: 06.09.2025).
6. Машинное обучение в продуктовой разработке, где его не ожидают: сайт URL: https://habr.com/ (дата обращения: 06.09.2025)
7. AI для frontend: модели для генерации интерфейса: сайт URL: https://tproger.ru (дата обращения: 06.09.2025)
