Det bedste
7 Bedste AI-Softwareudviklingværktøjer
Softwareapplikation er en af de mest rutinemæssige aktiviteter, der er fordelt over organisationer, og dens brug er kun øget over årene. Udviklingen af software er en kompleks og svær opgave, der kræver ideation, produktdefinition, kodning, strategisk design, kvalitetsvurdering og mere. Hvis der committeres fejl under disse skridt, kan det betyde, at hele processen skal genstartes.
På grund af disse udfordringer søger mange af i dag’s bedste organisationer til kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) for at opnå bedre resultater.
Her er de 7 bedste AI-softwareudviklingværktøjer:
1. Google Cloud AI Platform
Toppende på vores liste over de 7 bedste AI-softwareudviklingværktøjer er Google Cloud AI Platform, der hjælper dig med at træne dine maskinlæringsmodeller i stor skala, hoste dine trænede modeller i skyen og bruge dine modeller til at foretage forudsigelser om nye data.
Det integrerede værktøjskæde, der leveres af platformen, fremskynder udviklingen og implementeringen af maskinlæringsprojekter, og du kan bygge portable ML-pipelines med Kubeflow, en open-source-platform fra Google. AI-platformen giver dig mulighed for at implementere dine maskinlæringsprojekter både på lokal maskine og i skyen, og der er forskellige muligheder for at gemme data, såsom cloud-lagring og BigQuery.
En anden af de vigtigste tilbud fra AI-platformen er forudkonfigurerede virtuelle maskiner (VM’er), der hjælper med at udvikle dybe læringsapplikationer, og den har også natur-sprogbehandlingsfunktioner (NLP), der hjælper med at bestemme betydning og struktur af tekst. Ud over disse kan du bruge platformens API’er til tale-til-tekst- og tekst-til-tale-funktioner samt visionfunktioner til at udtrække indsigt fra billeder.
Her er nogle af de vigtigste funktioner i Google Cloud AI Platform:
- Hjælper med at træne, analysere og justere dine ML-modeller
- Får forudsigelser, overvåger forudsigelser og administrerer dine modeller
- Fremskynder ML-projekter
- ML-projekt på lokal maskine eller i skyen
- Forudkonfigurerede virtuelle maskiner (VM’er)
2. Microsoft Azure AI Platform
En anden topmulighed for AI-softwareudviklingværktøjer er Microsoft Azure AI Platform, der har været trending i udviklingsmarkedet. En robust skyplatform, der er afhængig af mange organisationer. Platformen har mange fantastiske funktioner, såsom genkendelse af objekter, usuperviseret maskinlæring, talegenkendelse og mere.
Microsoft Azure AI Platform har gjort det lettere for organisationer at udføre AI-udvikling, og den tilbyder forskellige tilpasningsmuligheder, såsom domænespecifikke forudtrænede AI-modeller til tekst-, ansigt- og talegenkendelse. Den tilbyder også forskellige maskinlæringsfunktioner, såsom Azure ML, en Python-baseret automatiseret ML-tjeneste; Azure Databricks, en Apache Spark-baseret big data-tjeneste; og ONNX, en open-source modelformat og runtime til ML.
Her er nogle af de vigtigste funktioner i Microsoft Azure AI Platform:
- Python-baseret automatiseret ML-tjeneste
- Maskinoversættelse
- Genkendelse af objekter, tale og tekst
- AI-skabeloner til oprettelse af bots
3. IBM Watson
En anden af de mest kendte AI-værktøjer til softwareudvikling er IBM Watson, der er udstyret med avancerede AI-funktioner, herunder samtalegrænseflader, mobile app-API’er, samtalegrænseflader og NLP-tjenester.
IBM Watsons robuste softwareudviklingværktøjer er blevet implementeret i mange forskellige brancher, såsom olie og gas, medier og underholdning, finansielle tjenester, Internet of Things (IoT) og meget mere.
Platformen tilbyder også AI-udviklingstjenester, der hjælper udviklere med at bygge apps med forudtrænede AI-funktioner. Nogle af dens andre funktioner omfatter Watson Assistant, der kan integreres for at bygge AI-drevne samtalegrænseflader i din app, og dens NLP-tjeneste i form af Watson Natural Language Understanding (NLU).
Her er nogle af de vigtigste funktioner i IBM Watson:
- Hurtig udvikling og implementering af AI-applikationer
- Tale-til-tekst-funktioner
- NLP- og NLU-tjenester
- Kraftfulde mobile app-API’er
4. H2O
H2O er en open-source, maskinlæringsplatform, der er blevet stadig mere populær. Det er et kraftfuldt AI-softwareudviklingværktøj, der tilbyder en lang række funktioner, såsom smarte maskinlæringsalgoritmer, statistiske og generelle lineære modeller, dybe læringsmodeller og mere. Værktøjet understøtter også big data, Hadoop og Spark/Kubernetes-kluster.
H2O, der giver dig mulighed for at bruge programmeringssprog som R og Python til at bygge modeller, bruges ofte til dataanalyse, svindelforesbyggelse, risikostyring, digital sundhedspleje og kundeintelligens.
Her er nogle af de vigtigste funktioner i H2O:
- Inkluderer AutoML-funktion
- Understøtter mange algoritmer som gradient-forstærkede maskiner, dyb læring, generelle lineære modeller osv.
- Lineært skalerbart platform
- Udvikler mobile apps med R, Java og Python
5. TensorFlow
Ingen liste over AI-softwareudviklingværktøjer ville være komplet uden TensorFlow, der er et open-source, numerisk beregningsværktøj og maskinlæringsbibliotek. TensorFlow bruges primært til udvikling og forskning, og det er fleksibelt, mens det tilbyder omfattende værktøjer og biblioteker, der hjælper med at accelerere AI-udvikling.
Virksomheder kan bruge TensorFlow til at udvikle og træne intelligente ML- og AI-drevne applikationer, der håndterer komplekse operationer, herunder forudsigelse, kontraktstyring, juridiske operationer, kundeservice og mere.
Her er nogle af de vigtigste funktioner i TensorFlow:
- Udvikler og implementerer AI-baserede løsninger på mobile enheder, stationære computere, edge-enheder osv.
- Omfattende sæt af værktøjer, biblioteker og fællesskabsressourcer
- Dybe analyser, serviceautomatisering, usuperviseret træning osv.
- Bred vifte af funktioner og funktionaliteter
6. MxNet
MxNet er et førende og populært AI-softwareudviklingværktøj, der er et dybtlæringssystem, der ofte bruges i forskning og produktion. MxNet hjælper med at forbedre AI-udvikling med avancerede natur-sprogbehandlingsfunktioner, og det tilbyder distribuerede træningsmodeller til at skala AI-applikationer.
Værktøjet bruges ofte til Multi-GPU- og multi-maskin-træning samt til at skrive brugerdefinerede lag i højt niveau-sprog.
Her er nogle af de vigtigste funktioner i MxNet:
- Open-source dybtlæringssystem
- Forbedrer AI-baserede applikationer med NLP
- Højtydende ramme
- Definér, træn og implementér neurale netværk
7. Edgeverve
Afslutning på vores liste over de 7 bedste AI-softwareudviklingværktøjer er Xtractedge fra Edgeverve, der er et andet fantastisk værktøj, der giver dig mulighed for at bygge kraftfulde AI-drevne apps. En af de bedste funktioner, der tilbydes af værktøjet, er Nia Advanced ML, der tilbyder en bred vifte af maskinlæringsalgoritmer, der fungerer med hastighed og skala, hvilket hjælper med at bygge højtydende ML-modeller.
Værktøjet giver dig også mulighed for at bygge AI-drevne chatbots, hvor din app giver adgang til virksomhedens videnrepository. Appen kan også automatisere handlinger med en samtalegrænseflade og integrere Nia-data, der er en robust analytics-løsning.
Her er nogle af de vigtigste funktioner i Infosys Nia:
- Bygger effektivt ML-træningsmodeller
- Behandler store datasæt i skala
- Datastyringsfunktioner
- Nia-chatbot
Resumé
I konklusion er kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) ved at revolutionere softwareudviklingslandskabet ved at forbedre effektiviteten, nøjagtigheden og funktionerne i udviklingværktøjer. Disse avancerede teknologier strømliner komplekse processer, såsom ideation, kodning og kvalitetsvurdering, og reducerer betydeligt fejlens potentiale og øger den samlede produktivitet.
AI-drevne værktøjer tilbyder en række funktioner, fra natur-sprogbehandling (NLP) og dyb læring til automatiseret maskinlæring (AutoML) og forudtrænede modeller, der tilgodeser forskellige branchernes behov. De faciliterer udviklingen af robuste applikationer, understøtter dataanalyse, forbedrer beslutningstagningen og giver mulighed for at oprette intelligente, skalerbare løsninger.
Da organisationer i stigende grad adopterer AI- og ML-værktøjer, opnår de en konkurrencemæssig fordel gennem forbedret effektivitet, reduceret udviklingstid og forbedrede softwarefunktioner. Værktøjerne, der er fremhævet i denne artikel, repræsenterer nogle af de bedste tilgængelige, og hver af dem tilbyder unikke funktioner og fordele, der tilgodeser forskellige udviklingsbehov. At omfavne disse teknologier vil uden tvivl fortsætte med at drive innovation og excellence i softwareudvikling.
