Parhaat
7 Parasta AI-ohjelmistokehitystyökalua
Ohjelmistosovellus on yksi jokapäiväisimmistä toimista organisaatioissa, ja sen käyttö on vain lisääntynyt vuosien varrella. Ohjelmiston kehittäminen on monimutkainen ja vaikea tehtävä, joka vaatii ideointia, tuotteen määrittelyä, koodaamista, strategista suunnittelua, laadun arviointia ja paljon muuta. Jos tehdään virheitä näissä vaiheissa, se voi tarkoittaa, että koko prosessi on aloitettava alusta.
Näistä haasteista johtuen monet tänään parhaat organisaatiot käyttävät tekoälyä (AI) ja koneoppimista (ML) saavuttaakseen parempia tuloksia.
Tässä ovat 7 parasta AI-ohjelmistokehitystyökalua:
1. Google Cloud AI Platform
Listamme 7 parhaan AI-ohjelmistokehitystyökalun kärjessä on Google Cloud AI Platform, joka auttaa sinua kouluttamaan koneoppimismalleja suuressa mittakaavassa, isännöi koulutettua mallia pilvessä ja käyttää mallia tekemään ennusteita uusista tiedoista.
Alustan integroitu työkalupakki nopeuttaa koneoppimishankkeiden kehittämistä ja käyttöönottoa, ja voit luoda siirrettäviä ML-pipelineja Kubeflow:n avulla, joka on Googlelta tuleva avoimen lähdekoodin alusta. AI-alusta mahdollistaa koneoppimishankkeen käyttöönoton sekä paikallisesti että pilvessä, ja siinä on useita vaihtoehtoja tiedon tallentamiseen, kuten pilvitallennus ja BigQuery.
AI-alustan yksi pääominaisuus on esiviritetyt virtuaalikoneet (VM), jotka auttavat syvän oppimisen sovellusten kehittämisessä, ja siinä on myös luonnollisen kielen prosessointikapasiteetit, jotka auttavat määrittämään tekstin merkityksen ja rakenteen. Näiden lisäksi voit käyttää alustan API:ja puheesta tekstin kääntämiseen ja tekstin puheeksi kääntämiseen sekä näkökykyä tietojen poistamiseen kuvista.
Tässä ovat joitain Google Cloud AI Platformin tärkeimmistä ominaisuuksista:
- Auttaa koneoppimismallien kouluttamisessa, analysoinnissa ja säätössä
- Saat ennusteita, seurat ennusteita ja hallitset malleja
- Nopeuttaa ML-hankkeita
- ML-hanke paikallisesti tai pilvessä
- Esiviritetyt virtuaalikoneet (VM)
2. Microsoft Azure AI Platform
Toinen huipputason vaihtoehto AI-ohjelmistokehitystyökaluksi on Microsoft Azure AI Platform, joka on ollut kehitysmarkkinoiden trendeinä. Vahva pilvi-alusta, jota monet organisaatiot luottavat.
Microsoft Azure AI Platform on tehnyt AI-kehityksestä helpompaa organisaatioille, ja se tarjoaa useita mukautusvaihtoehtoja, kuten aihekohtaiset esikoulutetut AI-mallit tekstin, kasvon ja puheen tunnistamiseen. Se tarjoaa myös useita koneoppimiskykyjä, kuten Azure ML, joka on Python-pohjainen automaattinen ML-palvelu; Azure Databricks, joka on Apache Spark -pohjainen suurten tietojen palvelu; ja ONNX, joka on avoimen lähdekoodin malliformaatti ja suoritusympäristö ML:lle.
Tässä ovat joitain Microsoft Azure AI Platformin tärkeimmistä ominaisuuksista:
- Python-pohjainen automaattinen ML-palvelu
- Konekäännös
- Objektin, puheen ja tekstin tunnistusominaisuudet
- AI-mallit botin luomiseen
Käy Microsoft Azure -sivustolla
3. IBM Watson
Yksi tunnetuimmista AI-työkaluista ohjelmistokehittämiseen on IBM Watson, joka on varustettu edistyneillä AI-ominaisuuksilla, kuten vuorovaikutusliittymillä, mobiililiittymillä, vuorovaikutusliittymillä ja luonnollisen kielen prosessointipalveluilla.
IBM Watsonin vahvat ohjelmistokehitystyökalut on käytetty useissa eri aloilla, kuten öljy- ja kaasualalla, viihde- ja medialla, rahoituspalveluilla, Internet of Things (IoT) -alalla ja monilla muilla.
Alusta tarjoaa myös AI-kehityspalveluita, jotka auttavat kehittäjiä luomaan sovelluksia, joissa on esikoulutetut AI-ominaisuudet. Jotkut sen muista ominaisuuksista ovat Watson Assistant, joka voidaan integroida luomaan AI-pohjaiset vuorovaikutusliittymät sovellukseen, ja sen luonnollisen kielen prosessointipalvelu Watson Natural Language Understanding (NLU) -muodossa.
Tässä ovat joitain IBM Watsonin tärkeimmistä ominaisuuksista:
- Nopea kehittäminen ja käyttöönotto AI-sovelluksille
- Puhe-teksti -ominaisuudet
- Luonnollisen kielen prosessointi- ja ymmärtäminen
- Voimakkaat mobiililiittymät
4. H20
H20 on avoimen lähdekoodin koneoppimisalusta, joka on vakiinnuttanut itsensä suosituksi. Se on voimakas AI-ohjelmistokehitystyökalu, joka tarjoaa laajan valikoiman ominaisuuksia, kuten älykkäitä koneoppimisalgoritmeja, tilastollisia ja yleistettyjä lineaarisia malleja, syvän oppimisen malleja ja paljon muuta. Työkalu tukee myös suuria tietoja, Hadoopia ja Spark/Kubernetes-klustereita.
H20, joka sallii ohjelmointikielten kuten R:n ja Pythonin käytön mallien luomiseen, on usein käytetty tietojen analysointiin, petosten havaitsemiseen, riskien hallintaan, digitaalisen terveydenhuollon ja asiakasviisauden kehittämiseen.
Tässä ovat joitain H20:n tärkeimmistä ominaisuuksista:
- Sisältää AutoML-toiminnon
- Tukee useita algoritmeja, kuten gradient-boost-malleja, syvää oppimista, yleistettyjä lineaarisia malleja jne.
- Lineaarisesti skaalautuva alusta
- Kehitä mobiililiittymiä R:llä, Javalla ja Pythonilla
5. TensorFlow
Mikään lista AI-ohjelmistokehitystyökaluista ei olisi täydellinen ilman TensorFlowia, joka on avoimen lähdekoodin numeerinen laskenta- ja koneoppimiskirjasto. TensorFlowia käytetään pääasiassa kehitys- ja tutkimustarkoituksiin, ja se on joustava ja tarjoaa kattavia työkaluja ja kirjastoja, jotka auttavat nopeuttamaan AI-kehitystä.
Yritykset voivat käyttää TensorFlowia kehittääkseen ja kouluttamaan älykkäitä ML- ja AI-pohjaisia sovelluksia, jotka käsittelevät monimutkaisia toimintoja, kuten ennustamista, sopimuksen hallintaa, lakitoimintoja, asiakaspalvelua ja paljon muuta.
Tässä ovat joitain TensorFlowin tärkeimmistä ominaisuuksista:
- Hämmästyttävästi käyttöönotettavissa AI-pohjaisia ratkaisuja mobileissa, työpöytäkoneissa, reunan laitteissa jne.
- Laaja valikoima työkaluja, kirjastoja ja yhteisöresursseja
- Syvä analyysi, palvelun automaatio, valvomaton koulutus jne.
- Laaja valikoima ominaisuuksia ja toimintoja
6. MxNet
MxNet on johtava ja suosittu AI-ohjelmistokehitystyökalu, joka on syvän oppimisen kehys, jota käytetään usein tutkimuksessa ja tuotannossa. MxNet parantaa AI-kehitystä edistyneillä luonnollisen kielen prosessointikapasiteeteilla, ja se tarjoaa jakelukoulutusmalleja skaalatakseen AI-sovelluksia.
Työkalua käytetään usein monigpu- ja monikonekoulutuksessa sekä mukautettujen kerrosten kirjoittamisessa korkean tason kielillä.
Tässä ovat joitain MxNetin tärkeimmistä ominaisuuksista:
- Avoimen lähdekoodin syvän oppimisen kehys
- Parantaa AI-pohjaisia sovelluksia luonnollisen kielen prosessoinnilla
- Erittäin skaalautuva kehys
- Määrittele, kouluta ja käyttöönotto neuroverkkoja
7. Edgeverve
Listamme 7 parhaan AI-ohjelmistokehitystyökalun lopussa on Xtractedge Edgeverveltä, joka on erinomainen työkalu, joka mahdollistaa voimakkaiden AI-pohjaisten sovellusten luomisen. Yksi työkalun parhaista ominaisuuksista on Nia Advanced ML, joka tarjoaa laajan valikoiman koneoppimisalgoritmeja, jotka toimivat nopeasti ja skaalautuvasti, mikä auttaa luomaan suorituskykyisiä ML-malleja.
Työkalu mahdollistaa myös AI-pohjaisten chatbottien luomisen, ja sovelluksesi antaa pääsyn yrityksen tietopohjaan. Sovellus voi myös automatisoida toimintoja vuorovaikutteisen liittymän avulla ja integroida Nia-tiedot, jotka ovat vahvat analytiikkaratkaisut.
Tässä ovat joitain Infosys Nian tärkeimmistä ominaisuuksista:
- Tehokkaasti luoda ML-koulutusmallit
- Käsittele suuria tietoja skaalautuvasti
- Tiedon hallintakapasiteetit
- Nia-chatbot
Yhteenveto
Johtopäätöksenä voidaan sanoa, että tekoäly (AI) ja koneoppiminen (ML) muuttavat ohjelmistokehityksen maiseman parantamalla kehitystyökalujen tehokkuutta, tarkkuutta ja kykyjä. Nämä edistyneet teknologiat suorittavat monimutkaisia prosesseja, kuten ideointia, koodaamista ja laadun arviointia, ja vähentävät virheiden mahdollisuutta ja lisäävät tuottavuutta.
AI-pohjaiset työkalut tarjoavat laajan valikoiman ominaisuuksia, kuten luonnollisen kielen prosessointia, syvää oppimista, automaattista koneoppimista ja esikoulutettuja malleja, jotka palvelevat eri teollisuudenalojen tarpeita. Ne mahdollistavat vahvien sovellusten kehittämisen, tukevat tietojen analyysiä, parantavat päätöksentekoa ja mahdollistavat älykkäiden, skaalautuvien ratkaisujen luomisen.
Kun organisaatiot omaksuvat AI- ja ML-työkaluja, he saavat kilpailuetua parantamalla tehokkuutta, vähentämällä kehitysaikaa ja parantamalla ohjelmistojen kykyjä. Tässä artikkelissa korostetut työkalut edustavat joitain parhaimpia saatavilla olevia vaihtoehtoja, ja ne tarjoavat yksilöllisiä ominaisuuksia ja etuja, jotka palvelevat erilaisia kehitystarpeita. Nämä teknologiat tulevat varmasti jatkamaan innovaatiota ja erinomaisuutta ohjelmistokehityksessä.
