Best Of
7 nejlepších nástrojů pro vývoj softwaru AI
Softwarová aplikace je jednou z nejrutinnějších činností napříč organizacemi a její využití v průběhu let jen narůstá. Vývoj softwaru je složitý a obtížný úkol, proces vyžaduje nápad, definici produktu, kódování, strategické navrhování, hodnocení kvality a další. Pokud se během těchto kroků vyskytnou nějaké chyby, může to znamenat, že je nutné restartovat celý proces.
Kvůli těmto výzvám se mnoho dnešních nejlepších organizací obrací na umělou inteligenci (AI) a strojové učení (ML), aby dosáhly lepších výsledků.
Zde je 7 nejlepších nástrojů pro vývoj softwaru AI:
1. Platforma Google Cloud AI
Na prvním místě našeho seznamu 7 nejlepších nástrojů pro vývoj softwaru AI je platforma Google Cloud AI Platform, která vám pomáhá trénovat modely strojového učení ve velkém, hostovat trénovaný model v cloudu a používat váš model k předpovídání nových dat.
Integrovaný toolchain poskytovaný platformou urychluje vývoj a nasazení projektů strojového učení a můžete vytvářet přenosné kanály ML pomocí Kubeflow, open-source platformy od Google. Platforma AI vám umožňuje nasadit váš projekt strojového učení jak on-premise, tak v cloudu a existují různé možnosti ukládání dat, jako je cloudové úložiště a BigQuery.
Další z hlavních nabídek platformy AI jsou předkonfigurované virtuální stroje (VM), které pomáhají vyvíjet aplikace pro hluboké učení, a mají také schopnosti zpracování přirozeného jazyka (NLP), které pomáhají určit význam a strukturu textu. Kromě toho můžete použít rozhraní API platformy pro funkce převodu řeči na text a převod textu na řeč, stejně jako schopnosti vidění k extrahování náhledů z obrázků.
Zde jsou některé z hlavních funkcí platformy Google Cloud AI:
- Pomáhá při školení, analýze a ladění vašich modelů ML
- Získejte předpovědi, sledujte předpovědi a spravujte své modely
- Urychluje projekty ML
- Projekt ML on-premise nebo v cloudu
- Předkonfigurované virtuální stroje (VM)
2. Platforma Microsoft Azure AI
Další špičkovou možností nástrojů pro vývoj softwaru AI je platforma Microsoft Azure AI Platform, která je trendem na vývojářském trhu. Robustní cloudová platforma, existuje mnoho organizací, které na ni spoléhají. Platforma má mnoho skvělých funkcí, jako je rozpoznávání objektů, strojové učení bez dozoru, rozpoznávání řeči a další.
Platforma Microsoft Azure AI Platform organizacím usnadnila provádění vývoje AI a nabízí různé možnosti přizpůsobení, jako jsou předem trénované modely AI specifické pro doménu pro rozpoznávání textu, obličeje a řeči. Nabízí také různé možnosti strojového učení, jako je Azure ML, automatizovaná služba ML založená na Pythonu; Azure Databricks, služba velkých dat založená na Apache Spark; a ONNX, formát modelu s otevřeným zdrojovým kódem a běhové prostředí pro ML.
Zde jsou některé z hlavních funkcí platformy Microsoft Azure AI:
- Automatizovaná služba ML založená na Pythonu
- Strojový překlad
- Možnosti rozpoznávání objektů, řeči a textu
- AI šablony pro vytváření robotů
3. IBM Watson
Dalším z nejznámějších nástrojů umělé inteligence pro vývoj softwaru je IBM Watson, který je vybaven pokročilými schopnostmi umělé inteligence včetně konverzačních rozhraní, mobilních aplikací API, konverzačních rozhraní a služeb NLP.
Robustní nástroje pro vývoj softwaru IBM Watson byly nasazeny v mnoha různých odvětvích, jako je ropa a plyn, média a zábava, finanční služby, internet věcí (IoT) a mnoho dalších.
Platforma také nabízí vývojové služby AI, které pomáhají vývojářům vytvářet aplikace s předem vyškolenými schopnostmi AI. Některé z jeho dalších funkcí zahrnují Watson Assistant, kterého lze integrovat pro zabudování konverzačních rozhraní s umělou inteligencí do vaší aplikace, a jeho službu NLP ve formě Watson Natural Language Understanding (NLU).
Zde jsou některé z hlavních funkcí IBM Watson:
- Rychlý vývoj a nasazení pro aplikace AI
- Možnosti převodu řeči na text
- NLP a NLU služby
- Výkonná rozhraní API pro mobilní aplikace
4. H20
H20 je open source platforma pro strojové učení, jejíž popularita neustále roste. Jedná se o výkonný nástroj pro vývoj softwaru AI, který nabízí širokou škálu funkcí, jako jsou inteligentní algoritmy strojového učení, statistické a zobecněné lineární modely, modely hlubokého učení a další. Nástroj také podporuje velká data, Hadoop a clustery Spark/Kubernetes.
H20, který vám umožňuje používat programovací jazyky jako R a Python k vytváření modelů, se často používá pro analýzu dat, detekci podvodů, řízení rizik, digitální zdravotní péči a informace o zákaznících.
Zde jsou některé z hlavních funkcí H20:
- Zahrnuje funkce AutoML
- Podporuje mnoho algoritmů, jako jsou stroje se zesíleným gradientem, hluboké učení, zobecněné lineární modely atd.
- Lineárně škálovatelná platforma
- Vyvíjejte mobilní aplikace pomocí R, Java a Python
5. TensorFlow
Žádný seznam nástrojů pro vývoj softwaru AI by nebyl úplný bez TensorFlow, což je open-source, numerický výpočetní nástroj a knihovna strojového učení. TensorFlow se primárně používá pro vývojové a výzkumné účely a je flexibilní a zároveň nabízí komplexní nástroje a knihovny, které pomáhají urychlit vývoj AI.
Podniky mohou pomocí TensorFlow vyvíjet a školit chytré aplikace ML a AI, které zvládají složité operace včetně prognóz, správy smluv, právních operací, zákaznických služeb a dalších.
Zde jsou některé z hlavních funkcí TensorFlow:
- Bezproblémově nasazujte řešení založená na AI na mobilních zařízeních, stolních počítačích, okrajových zařízeních atd.
- Rozsáhlá sada nástrojů, knihoven a zdrojů komunity
- Hluboké analýzy, automatizace služeb, školení bez dozoru atd.
- Široká škála vlastností a funkcí
6. MxNet
MxNet je přední a populární nástroj pro vývoj softwaru AI, který je rámcem hlubokého učení, který se často používá ve výzkumu a výrobě. MxNet pomáhá zlepšit vývoj AI pomocí pokročilých schopností zpracování přirozeného jazyka a nabízí distribuované školicí modely pro škálování aplikací AI.
Tento nástroj se často používá při školení s více GPU a více stroji, stejně jako při psaní vlastních vrstev v jazycích na vysoké úrovni.
Zde jsou některé z hlavních funkcí MxNet:
- Open-source rámec hlubokého učení
- Vylepšuje aplikace založené na umělé inteligenci pomocí NLP
- Vysoce škálovatelný rámec
- Definujte, trénujte a nasazujte neuronové sítě
7. Edgeverve
Náš seznam 7 nejlepších nástrojů pro vývoj softwaru AI uzavírá Xtractedge od Edgeverve, což je další skvělý nástroj, který vám umožňuje vytvářet výkonné aplikace založené na AI. Jednou z nejlepších funkcí, které tento nástroj nabízí, je Nia Advanced ML, která nabízí širokou škálu algoritmů strojového učení, které fungují rychlostí a rozsahem a pomáhají vytvářet vysoce výkonné modely ML.
Tento nástroj vám také umožňuje vytvářet chatboty s umělou inteligencí, přičemž vaše aplikace poskytuje přístup k úložišti podnikových znalostí. Aplikace může také automatizovat akce pomocí konverzačního rozhraní a integrovat data Nia, což je robustní analytické řešení.
Zde jsou některé z hlavních funkcí Infosys Nia:
- Efektivně sestavujte tréninkové modely ML
- Zpracovávejte velké soubory dat ve velkém měřítku
- Možnosti správy dat
- Nia chatbot
Shrnutí
Na závěr, umělá inteligence (AI) a strojové učení (ML) přináší revoluci do prostředí vývoje softwaru tím, že zvyšuje efektivitu, přesnost a možnosti vývojových nástrojů. Tyto pokročilé technologie zjednodušují složité procesy, jako je vymýšlení, kódování a hodnocení kvality, výrazně snižují možnost chyb a zvyšují celkovou produktivitu.
Nástroje poháněné umělou inteligencí nabízejí řadu funkcí, od zpracování přirozeného jazyka (NLP) a hluboké učení na automatizované strojové učení (AutoML) a předem trénované modely, které uspokojí potřeby různých odvětví. Usnadňují vývoj robustních aplikací, podporují analýzu dat, zlepšují rozhodování a umožňují vytvářet inteligentní, škálovatelná řešení.
Jak organizace stále více přijímají nástroje AI a ML, získávají konkurenční výhodu díky vyšší efektivitě, zkrácení doby vývoje a vylepšeným softwarovým možnostem. Nástroje zdůrazněné v tomto článku představují některé z nejlepších dostupných nástrojů, z nichž každý nabízí jedinečné funkce a výhody, které uspokojí různé potřeby vývoje. Přijetí těchto technologií bude nepochybně i nadále pohánět inovace a excelenci ve vývoji softwaru.
