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7 Migliori Strumenti di Sviluppo Software AI
L’applicazione software è una delle attività più comuni diffuse tra le organizzazioni, e il suo utilizzo è aumentato negli anni. Lo sviluppo del software è un compito complesso e difficile, con un processo che richiede ideazione, definizione del prodotto, codifica, progettazione strategica, valutazione della qualità e molto altro. Se si verificano errori durante questi passaggi, potrebbe significare che l’intero processo deve essere riavviato.
A causa di queste sfide, molte delle migliori organizzazioni di oggi si rivolgono all’intelligenza artificiale (AI) e al machine learning (ML) per ottenere migliori risultati.
Ecco i 7 migliori strumenti di sviluppo software AI:
1. Google Cloud AI Platform
In cima alla nostra lista dei 7 migliori strumenti di sviluppo software AI c’è la Google Cloud AI Platform, che ti aiuta a formare i tuoi modelli di machine learning in scala, a ospitare il tuo modello formato nel cloud e a utilizzare il tuo modello per effettuare previsioni sui nuovi dati.
La catena di strumenti integrata fornita dalla piattaforma accelera lo sviluppo e la distribuzione dei progetti di machine learning, e puoi creare pipeline di ML portatili con Kubeflow, una piattaforma open-source di Google. La piattaforma AI consente di distribuire il tuo progetto di machine learning sia on-premise che nel cloud, e ci sono varie opzioni per archiviare i dati, come archiviazione cloud e BigQuery.
Un’altra delle principali offerte della piattaforma AI è le macchine virtuali (VM) preconfigurate, che aiutano a sviluppare applicazioni di apprendimento profondo, e dispone anche di capacità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che aiutano a determinare il significato e la struttura del testo. Oltre a questi, puoi utilizzare le API della piattaforma per le funzionalità di riconoscimento vocale e testuale, nonché per le funzionalità di visione per estrarre informazioni dalle immagini.
Ecco alcune delle principali caratteristiche della Google Cloud AI Platform:
- Aiuta nella formazione, nell’analisi e nella regolazione dei tuoi modelli ML
- Ottieni previsioni, monitora le previsioni e gestisci i tuoi modelli
- Accelerare i progetti ML
- Progetto ML on-premise o nel cloud
- Macchine virtuali (VM) preconfigurate
2. Microsoft Azure AI Platform
Un’altra opzione di spicco per gli strumenti di sviluppo software AI è la Microsoft Azure AI Platform, che è stata in tendenza nel mercato dello sviluppo. Una robusta piattaforma cloud, ci sono molte organizzazioni che si affidano a essa. La piattaforma ha molte grandi capacità, come il riconoscimento degli oggetti, il machine learning non supervisionato, il riconoscimento vocale e molto altro.
La piattaforma Microsoft Azure AI ha reso più facile per le organizzazioni eseguire lo sviluppo AI, e offre varie opzioni di personalizzazione come modelli AI preformati specifici del dominio per il riconoscimento del testo, del viso e della voce. Offre anche varie capacità di machine learning come Azure ML, un servizio di machine learning automatizzato basato su Python; Azure Databricks, un servizio di big data basato su Apache Spark; e ONNX, un formato di modello e runtime open-source per ML.
Ecco alcune delle principali caratteristiche della piattaforma Microsoft Azure AI:
- Servizio di machine learning automatizzato basato su Python
- Traduzione automatica
- Capacità di riconoscimento degli oggetti, della voce e del testo
- Modelli AI per la creazione di bot
3. IBM Watson
Un altro dei più noti strumenti AI per lo sviluppo software è IBM Watson, che è dotato di avanzate capacità AI, tra cui interfacce di conversazione, API per app mobili, interfacce di conversazione e servizi NLP.
Gli strumenti di sviluppo software robusti di IBM Watson sono stati distribuiti in molti settori diversi come petrolio e gas, media e intrattenimento, servizi finanziari, Internet delle cose (IoT) e molto altro.
La piattaforma offre anche servizi di sviluppo AI che aiutano gli sviluppatori a creare app con capacità AI preformate. Alcune delle sue altre caratteristiche includono Watson Assistant, che può essere integrato per costruire interfacce di conversazione AI potenziate nella tua app, e il suo servizio NLP sotto forma di Watson Natural Language Understanding (NLU).
Ecco alcune delle principali caratteristiche di IBM Watson:
- Sviluppo e distribuzione rapida per le applicazioni AI
- Capacità di riconoscimento vocale
- Servizi NLP e NLU
- Potenti API per app mobili
4. H2O
H2O è una piattaforma di machine learning open-source che sta aumentando costantemente la sua popolarità. È uno strumento di sviluppo software AI potente che offre una vasta gamma di funzionalità come algoritmi di machine learning intelligenti, modelli lineari generalizzati e molto altro. Lo strumento supporta anche big data, Hadoop e cluster Spark/Kubernetes.
H2O, che consente di utilizzare linguaggi di programmazione come R e Python per creare modelli, viene spesso utilizzato per l’analisi dei dati, la rilevazione delle frodi, la gestione dei rischi, l’assistenza sanitaria digitale e l’intelligenza del cliente.
Ecco alcune delle principali caratteristiche di H2O:
- Include la funzionalità AutoML
- Supporta molti algoritmi come machine learning, apprendimento profondo, modelli lineari generalizzati, ecc.
- Piattaforma linearmente scalabile
- Sviluppa app mobili utilizzando R, Java e Python
5. TensorFlow
Nessuna lista di strumenti di sviluppo software AI sarebbe completa senza TensorFlow, che è uno strumento di calcolo numerico open-source e una libreria di machine learning. TensorFlow viene utilizzato principalmente per scopi di sviluppo e ricerca, ed è flessibile offrendo strumenti e librerie completi che aiutano ad accelerare lo sviluppo AI.
Le aziende possono utilizzare TensorFlow per sviluppare e formare applicazioni ML e AI potenziate che gestiscono operazioni complesse, tra cui previsioni, gestione dei contratti, operazioni legali, servizi clienti e molto altro.
Ecco alcune delle principali caratteristiche di TensorFlow:
- Distribuisce soluzioni basate su AI su dispositivi mobili, desktop, dispositivi edge, ecc.
- Un’ampia gamma di strumenti, librerie e risorse della community
- Analisi approfondite, automazione del servizio, formazione non supervisionata, ecc.
- Un’ampia gamma di funzionalità e funzionalità
6. MxNet
MxNet è uno strumento di sviluppo software AI di spicco e popolare che è un framework di apprendimento profondo spesso utilizzato nella ricerca e nella produzione. MxNet aiuta a migliorare lo sviluppo AI con avanzate capacità di elaborazione del linguaggio naturale, e offre modelli di formazione distribuiti per scalare le applicazioni AI.
Lo strumento viene spesso utilizzato nella formazione Multi-GPU e multi-macchina, nonché nella scrittura di layer personalizzati in linguaggi di alto livello.
Ecco alcune delle principali caratteristiche di MxNet:
- Framework di apprendimento profondo open-source
- Migliora le applicazioni AI con NLP
- Framework altamente scalabile
- Definisci, forma e distribuisci reti neurali
7. Edgeverve
Chiudiamo la nostra lista dei 7 migliori strumenti di sviluppo software AI con Xtractedge di Edgeverve, che è un altro grande strumento che consente di creare app AI potenti. Una delle migliori capacità offerte dallo strumento è Nia Advanced ML, che offre una vasta gamma di algoritmi di machine learning che operano a velocità e scala, aiutando a creare modelli ML ad alte prestazioni.
Lo strumento consente anche di creare chatbot AI potenziate, con la tua app che fornisce l’accesso al repository di conoscenze aziendali. L’app può anche automatizzare azioni con un’interfaccia di conversazione e integrare Nia data, che è una soluzione di analisi robusta.
Ecco alcune delle principali caratteristiche di Infosys Nia:
- Crea efficacemente modelli di formazione ML
- Elabora grandi set di dati a scala
- Capacità di gestione dei dati
- Chatbot Nia
Riassunto
In conclusione, l’intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML) stanno rivoluzionando il paesaggio dello sviluppo software, migliorando l’efficienza, la precisione e le capacità degli strumenti di sviluppo. Queste tecnologie avanzate semplificano processi complessi come l’ideazione, la codifica e la valutazione della qualità, riducendo notevolmente la possibilità di errori e aumentando la produttività complessiva.
Gli strumenti AI potenziati offrono una gamma di funzionalità, dalla elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e dall’apprendimento profondo all’automated machine learning (AutoML) e ai modelli preformati, per soddisfare le esigenze di vari settori. Facilitano lo sviluppo di applicazioni robuste, supportano l’analisi dei dati, migliorano la presa di decisioni e consentono la creazione di soluzioni intelligenti e scalabili.
Mentre le organizzazioni adottano sempre più strumenti AI e ML, guadagnano un vantaggio competitivo attraverso una maggiore efficienza, un tempo di sviluppo ridotto e capacità di software migliorate. Gli strumenti evidenziati in questo articolo rappresentano alcuni dei migliori disponibili, ognuno con caratteristiche e vantaggi unici che soddisfano esigenze di sviluppo diverse. L’adozione di queste tecnologie continuerà sicuramente a guidare l’innovazione e l’eccellenza nello sviluppo software.
