7 Beste AI-Software-Entwicklungstools

Die Softwareanwendung ist eine der am häufigsten durchgeführten Aktivitäten in Unternehmen und ihre Nutzung hat im Laufe der Jahre nur zugenommen. Die Entwicklung von Software ist eine komplexe und schwierige Aufgabe, die Ideenfindung, Produktdefinition, Codierung, strategische Gestaltung, Qualitätsbewertung und mehr erfordert. Wenn während dieser Schritte Fehler gemacht werden, kann dies bedeuten, dass der gesamte Prozess neu gestartet werden muss.

Aufgrund dieser Herausforderungen greifen viele der besten Unternehmen von heute auf künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) zurück, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Hier sind die 7 besten AI-Software-Entwicklungstools:

1. Google Cloud AI Platform

An erster Stelle unserer Liste der 7 besten AI-Software-Entwicklungstools steht die Google Cloud AI Platform, die Ihnen hilft, Ihre maschinellen Lernmodelle im großen Maßstab zu trainieren, Ihr trainiertes Modell in der Cloud zu hosten und Ihr Modell zu verwenden, um Vorhersagen über neue Daten zu treffen.

Die integrierte Toolchain, die von der Plattform bereitgestellt wird, beschleunigt die Entwicklung und Bereitstellung von maschinellen Lernprojekten, und Sie können portable ML-Pipelines mit Kubeflow erstellen, einer Open-Source-Plattform von Google. Die AI-Plattform ermöglicht es Ihnen, Ihr maschinelles Lernprojekt sowohl vor Ort als auch in der Cloud bereitzustellen, und es gibt verschiedene Optionen, um Daten zu speichern, wie z. B. Cloud-Speicher und BigQuery.

Ein weiteres wichtiges Angebot der AI-Plattform sind vorkonfigurierte virtuelle Maschinen (VMs), die bei der Entwicklung von Deep-Learning-Anwendungen helfen, und sie verfügt auch über Natural-Language-Processing-(NLP)-Funktionen, die dabei helfen, die Bedeutung und Struktur von Texten zu bestimmen. Darüber hinaus können Sie die APIs der Plattform für Sprach-zu-Text- und Text-zu-Sprach-Funktionen sowie für Bildverarbeitungsfunktionen verwenden, um Erkenntnisse aus Bildern zu gewinnen.

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen der Google Cloud AI Platform:

• Hilft bei der Trainierung, Analyse und Feinabstimmung Ihrer ML-Modelle
• Erhalten Sie Vorhersagen, überwachen Sie Vorhersagen und verwalten Sie Ihre Modelle
• Beschleunigt ML-Projekte
• ML-Projekt vor Ort oder in der Cloud
• Vorkonfigurierte virtuelle Maschinen (VMs)

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2. Microsoft Azure AI Platform

Eine weitere Top-Option für AI-Software-Entwicklungstools ist die Microsoft Azure AI Platform, die auf dem Entwicklungsmarkt an Popularität gewinnt. Eine robuste Cloud-Plattform, auf die viele Unternehmen setzen. Die Plattform bietet viele großartige Funktionen wie Objekterkennung, unüberwachtes maschinelles Lernen, Spracherkennung und mehr.

Die Microsoft Azure AI Platform hat es Unternehmen erleichtert, AI-Entwicklung durchzuführen, und bietet verschiedene Anpassungsoptionen wie domänen-spezifische vorkonfigurierte AI-Modelle für Text-, Gesichts- und Spracherkennung. Sie bietet auch verschiedene maschinelle Lernfunktionen wie Azure ML, einen Python-basierten automatischen ML-Service; Azure Databricks, einen Apache-Spark-basierten Big-Data-Service; und ONNX, ein Open-Source-Modellformat und Laufzeitumgebung für ML.

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen der Microsoft Azure AI Platform:

• Python-basierter automatischer ML-Service
• Maschinelle Übersetzung
• Objekt-, Sprach- und Texterkennungsfunktionen
• AI-Vorlagen für die Erstellung von Bots

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3. IBM Watson

Ein weiteres der bekanntesten AI-Tools für Software-Entwicklung ist IBM Watson, das mit fortschrittlichen AI-Funktionen wie Konversationsinterfaces, Mobile-App-APIs, Konversationsinterfaces und NLP-Diensten ausgestattet ist.

Die robusten Software-Entwicklungstools von IBM Watson sind in vielen verschiedenen Branchen wie Öl und Gas, Medien und Unterhaltung, Finanzdienstleistungen, Internet der Dinge (IoT) und vielen mehr eingesetzt.

Die Plattform bietet auch AI-Entwicklungsdienste, die Entwicklern helfen, Apps mit vorkonfigurierten AI-Funktionen zu erstellen. Einige ihrer anderen Funktionen umfassen Watson Assistant, der in Ihre App integriert werden kann, um AI-gesteuerte Konversationsinterfaces zu erstellen, und seinen NLP-Service in Form von Watson Natural Language Understanding (NLU).

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von IBM Watson:

• Schnelle Entwicklung und Bereitstellung von AI-Anwendungen
• Sprach-zu-Text-Funktionen
• NLP- und NLU-Dienste
• Leistungsstarke Mobile-App-APIs

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4. H2O

H2O ist eine Open-Source-Machine-Learning-Plattform, die stetig an Popularität gewinnt. Es ist ein leistungsstarkes AI-Software-Entwicklungstool, das eine Vielzahl von Funktionen wie intelligente Machine-Learning-Algorithmen, statistische und verallgemeinerte lineare Modelle, Deep-Learning-Modelle und mehr bietet. Das Tool unterstützt auch Big Data, Hadoop und Spark/Kubernetes-Cluster.

H2O, das es Ihnen ermöglicht, Programmiersprachen wie R und Python zu verwenden, um Modelle zu erstellen, wird häufig für Datenanalyse, Betrugsbekämpfung, Risikomanagement, digitale Gesundheitsversorgung und Kundenintelligenz verwendet.

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von H2O:

• Enthält AutoML-Funktion
• Unterstützt viele Algorithmen wie Gradient-Boosting-Maschinen, Deep Learning, verallgemeinerte lineare Modelle usw.
• Linear skalierte Plattform
• Entwickeln Sie Mobile-Apps mit R, Java und Python

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5. TensorFlow

Keine Liste für AI-Software-Entwicklungstools wäre vollständig ohne TensorFlow, das ein Open-Source-numeric computational tool und Machine-Learning-Bibliothek ist. TensorFlow wird hauptsächlich für Entwicklung und Forschung verwendet und ist flexibel, während es umfassende Tools und Bibliotheken bietet, die die AI-Entwicklung beschleunigen.

Unternehmen können TensorFlow verwenden, um intelligente ML- und AI-gesteuerte Anwendungen zu entwickeln und zu trainieren, die komplexe Operationen wie Vorhersage, Vertragsmanagement, Rechtsdienstleistungen, Kundenservice und mehr durchführen.

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von TensorFlow:

• Bereitstellen Sie AI-basierte Lösungen auf Mobilgeräten, Desktops, Edge-Geräten usw.
• Umfassender Satz an Tools, Bibliotheken und Community-Ressourcen
• Tiefe Analyse, Service-Automatisierung, unüberwachtes Training usw.
• Breites Spektrum an Funktionen und Funktionalitäten

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6. MxNet

MxNet ist ein führendes und beliebtes AI-Software-Entwicklungstool, das ein Deep-Learning-Framework ist, das häufig in Forschung und Produktion verwendet wird. MxNet hilft bei der Verbesserung der AI-Entwicklung mit fortschrittlichen NLP-Funktionen und bietet verteilte Trainingsmodelle, um AI-Anwendungen zu skalieren.

Das Tool wird häufig für Multi-GPU- und Multi-Maschinen-Training sowie für die Erstellung von benutzerdefinierten Schichten in Hochsprachen verwendet.

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von MxNet:

• Open-Source-Deep-Learning-Framework
• Verbessert AI-basierte Anwendungen mit NLP
• Hoch skalierbares Framework
• Definieren, trainieren und bereitstellen von neuronalen Netzen

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7. Edgeverve

Unsere Liste der 7 besten AI-Software-Entwicklungstools wird mit Xtractedge von Edgeverve abgeschlossen, das ein weiteres großartiges Tool ist, das es Ihnen ermöglicht, leistungsstarke AI-gesteuerte Apps zu erstellen. Eine der besten Fähigkeiten, die das Tool bietet, ist Nia Advanced ML, das eine Vielzahl von Machine-Learning-Algorithmen bietet, die mit Geschwindigkeit und Skalierbarkeit arbeiten, um hochleistungsfähige ML-Modelle zu erstellen.

Das Tool ermöglicht es Ihnen auch, AI-gesteuerte Chatbots zu erstellen, wobei Ihre App Zugang zum Unternehmenswissensrepository bietet. Die App kann auch Aktionen mit einem Konversationsinterface automatisieren und Nia-Daten integrieren, eine robuste Analyse-Lösung.

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von Infosys Nia:

• Erstellen Sie effektiv ML-Trainingsmodelle
• Verarbeiten Sie große Datenmengen im großen Maßstab
• Datenmanagementfunktionen
• Nia-Chatbot

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Zusammenfassung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) die Software-Entwicklungslandschaft revolutionieren, indem sie die Effizienz, Genauigkeit und Fähigkeiten von Entwicklungs-Tools verbessern. Diese fortschrittlichen Technologien strukturieren komplexe Prozesse wie Ideenfindung, Codierung und Qualitätsbewertung um, reduzieren das Potenzial für Fehler erheblich und erhöhen die Gesamtleistung.

AI-gesteuerte Tools bieten eine Vielzahl von Funktionen, von NLP und Deep Learning bis hin zu automatisiertem Machine Learning (AutoML) und vorkonfigurierten Modellen, um verschiedene Branchenbedürfnisse zu erfüllen. Sie erleichtern die Entwicklung robuster Anwendungen, unterstützen Datenanalyse, verbessern die Entscheidungsfindung und ermöglichen die Erstellung intelligenter, skalierbarer Lösungen.

Wenn Unternehmen AI- und ML-Tools immer mehr annehmen, gewinnen sie einen Wettbewerbsvorteil durch verbesserte Effizienz, reduzierte Entwicklungszeit und verbesserte Software-Fähigkeiten. Die in diesem Artikel hervorgehobenen Tools sind einige der besten verfügbaren und bieten jeweils einzigartige Funktionen und Vorteile, die verschiedenen Entwicklungsbedürfnissen gerecht werden. Die Nutzung dieser Technologien wird zweifellos weiterhin Innovation und Exzellenz in der Software-Entwicklung vorantreiben.